KandaQuantumは、大規模言語モデル（LLM）を拡張した量子LLM「CalQamel」の研究開発開始を、7月22日に発表した。
従来のLLMには、高性能なハードウェアや大規模データセットが必要で、計算速度の限界や複雑な問題への高精度な回答が難しく、応用範囲が狭いという問題点があった。量子LLM「CalQamel」は、LLMに量子アニーリングと量子インスパイアド技術を導入し、これらの課題を解決する。
CalQamelの特徴は以下の通り。
- 学習情報を数理モデルやLLMプロンプトに落とし込み、それ自体を量子LLMで生成し計算量を抑える。
- 大規模言語モデルと量子技術の融合により、学習データの効率的な利用が可能。
- 組合せ爆発等計算量の問題を有効に解決し、音声、画像、テキストなどマルチモーダル活用を実現する。
- 大規模計算時の速度を解決し、AIとの対話型のコミュニケーションを可能にする。
- 量子技術により、ロジックの入り組んだ最適化問題への応答もさらに精度を上げ、応用範囲を広げる。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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