IonQ、大規模言語モデルの微調整と材料モデリングにおける量子AIハイブリッドアプリケーションを発表

IonQは、量子コンピューティングが人工知能ワークフロー、特に言語モデリングと材料科学の分野をどのように強化できるかを示す2つの新しい研究成果を発表しました。1つ目の取り組みでは、IonQの研究者は、事前にトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）に量子機械学習（QML）層を統合し、感情分類タスクにおける微調整を改善しました。この量子-古典ハイブリッドアーキテクチャは、同様のパラメータ数を持つ従来のベースラインを上回り、問題サイズが46量子ビットを超えても精度とエネルギー効率が向上する可能性を示しました。