Hintergrund
Die von SECQAI eingeführte QLLM-Technologie ist zwar vielversprechend, aber die hohen Kosten der Quanteninfrastruktur und die großen Datenanforderungen stellen Organisationen mit begrenzten Ressourcen vor erhebliche Herausforderungen.
Zentrale Lösungen
- Cloud Quantum Computing-DienstOn-Demand-Zugang zu Quanten-Ressourcen über AWS Braket, Azure Quantum usw., ohne dass Sie eine eigene Infrastruktur aufbauen müssen
- Hybrid-Computing-ModellKombination von klassischem Rechnen mit Quantencomputing, wobei Quantenressourcen nur für kritische Verbindungen verwendet werden
- Strategien zur DatenoptimierungReduzierung der Datenmenge durch Auswahl von Merkmalen und Techniken zur Dimensionalitätsreduzierung, z. B. durch PCA oder von Quanten inspirierte klassische Algorithmen
- Allianz LernenBeitritt zum Industriekonsortium zur gemeinsamen Nutzung von Quantencomputer-Ressourcen und zur Kostenteilung
Umsetzung der Empfehlungen
Es wird empfohlen, die Implementierung in Phasen vorzunehmen: 1) Testen Sie zunächst die Kernfunktionen über den API-Zugang; 2) bewerten Sie den ROI der wichtigsten Geschäftsszenarien; 3) bauen Sie schrittweise eine interne Quantum-Ready-Datenpipeline auf.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDas erste Quanten-KI-Modell der Welt: SECQAI gibt QLLM für Beta-Tests frei!Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Quantum Large Language Model (QLLM)-Technologie von SECQAI in Organisationen mit begrenzten Ressourcen eingesetzt werden?
