Histórico
Embora a tecnologia QLLM introduzida pela SECQAI seja promissora, o alto custo da infraestrutura quântica e os grandes requisitos de dados representam desafios significativos para organizações com recursos limitados.
Soluções essenciais
- Serviço de computação quântica em nuvemAcesso sob demanda a recursos quânticos via AWS Braket, Azure Quantum, etc., eliminando a necessidade de criar sua própria infraestrutura
- modelo de computação híbridaCombinação de computação clássica com computação quântica, usando recursos quânticos somente para links críticos
- Estratégias de otimização de dadosReduzir a quantidade de dados usando técnicas de seleção de recursos e redução de dimensionalidade, por exemplo, usando PCA ou algoritmos clássicos inspirados em quantum
- Aprendizagem da Aliança: Junte-se ao consórcio do setor para compartilhar recursos de computação quântica e dividir custos
Implementação de recomendações
Recomenda-se a implementação em fases: 1) teste primeiro as funções principais por meio do acesso à API; 2) avalie o ROI dos principais cenários de negócios; 3) estabeleça gradualmente um pipeline interno de dados pronto para o quantum.
Essa resposta foi extraída do artigoPrimeiro modelo quântico de IA do mundo! SECQAI lança QLLM para teste beta!O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como a tecnologia Quantum Large Language Model (QLLM) da SECQAI pode ser aplicada em organizações com recursos limitados?
