Большие квантовые модели стремятся заменить LLM

Большие количественные модели обещают превзойти языковые алгоритмы в фармацевтике и финансах. Для этого стартап SandboxAQ, вышедший из Google, привлекает $950 млн для будущего прорыва в науке и промышленности.

Компания SandboxAQ со штаб-квартирой в Пало-Альто (Palo Alto), Кремнивая Долина, Калифорния, созданная в 2016 году как подразделение Alphabet, заметно выделяется на фоне прочих стартапов. Этот стартап от Google привлек $950 млн в инвестиционном раунде Е и теперь оценивается в $5,3 млрд, с пятилетним ростом поиска (5-year search growth) — метрикой оценки рыночного потенциала и актуальности идеи — в размере 5300%.

Читайте также

Читайте также

2024-й у роботов — год достижений

Вячеслав Гулай

Робототехника

SandboxAQ развивает большие количественные модели (LQM). Здесь «Q» в названии компании означает «квантовые», а в названии модели — «количественные» (quantitative). Так как в отличие от больших языковых моделей (LLM), они объединяют ИИ и квантовые алгоритмы. Эти модели создаются специально для обработки больших массивов данных для задач фармацевтики, навигации и финансов. Недавно в партнерстве с лабораторией Прусинера (Prusiner Lab) в Институте нейродегенеративных заболеваний Калифорнийского университета в Сан-Франциско (University of California San Francisco’s Institute for Neurodegenerative Diseases) — SandboxAQ проанализировала 5,5 млн препаратов за месяц. Обычно этот процесс занимает год. К тому же полученные результаты были лучше в 30 раз. Компания параллельно разрабатывает квантовую альтернативу GPS и диагностические системы для кардиологии. Планы включают масштабирование технологий в энергетике и создание «агентных LQM» для автоматизации сложных процессов.

Однако у экспертов вызывает вопросы срок коммерциализации квантовых компьютеров. К примеру, CEO Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) прогнозирует, что полезные квантовые системы появятся через два десятилетия. Тогда как в SandboxAQ уверены в прорыве уже через пять лет. Однако не все технологические ограничения, такие как ошибки квантовых битов, преодолены. Кроме того, несмотря на успехи LQM в специфических областях, их внедрение в макроэкономическое моделирование или прогнозирование требует дополнительных исследований и доступа к большим объемам конфиденциальной информации. Тем не менее, мнения экспертов сходятся в том, что следующие пять лет наверняка определят, выйдут ли квантовые технологии за стены лабораторий.