Umělá inteligence (AI) se rychle vyvíjí, ale její enormní energetické nároky a výpočetní náklady se stávají neudržitelnými. Nyní se ze světa kvantové fyziky objevuje nečekané řešení: tenzorové sítě. Tyto matematické struktury, které byly původně navrženy tak, aby zvládaly složité interakce mezi částicemi, se ukázaly jako překvapivě účinné při kompresi modelů umělé inteligence, snižování spotřeby energie a dokonce i při zpřístupňování umělé inteligence.
Úzké místo: Nabušené modely umělé inteligence
Velké jazykové modely (LLM), jako je ChatGPT, jsou notoricky náročné na zdroje. Jejich velikost a složitost vyžaduje obrovské množství energie na výcvik a provoz, což vede některé technologické společnosti k úvahám o extrémních řešeních, jako jsou vyhrazené minijaderné elektrárny, aby udržely provoz datových center. Nejde jen o problém životního prostředí; omezuje také aplikace AI.
Hlavním problémem je rozměr. Jak modely AI řeší složitější problémy, počet proměnných exploduje, což znemožňuje ukládání a zpracování. Fyzici tento problém vyřešili před desítkami let pomocí tenzorových sítí.
Tensor Networks: Fyzikálně založené kompresní řešení
Tensorové sítě rozkládají obrovské datové soubory na menší, spravovatelné komponenty. Představte si obří klobásu, která je příliš velká na to, aby se dala uvařit najednou; pokud se sroluje do dokonale naporcovaných párků v rohlíku, bude snadné grilovat. Podobně tenzorové sítě analyzují masivní tenzory (vysokorozměrná pole čísel) do souvisejících menších tenzorů.
Klíčová výhoda? Zachovávají si přesnost a zároveň výrazně zmenšují svou velikost. Multiverse Computing, startup založený fyzikem Romanem Orusem, to již prokázal na Llama 2 7B. Jejich technika CompactifAI komprimuje model o více než 90 %, z 27 GB na pouhé 2 GB, s minimální ztrátou přesnosti.
Beyond Compression: Nová architektura umělé inteligence
Dlouhodobá vize je ještě odvážnější: vytváření modelů umělé inteligence od nuly pomocí tenzorových sítí a obcházení tradičních neuronových sítí. Neuronové sítě, přestože jsou výkonné, jsou energeticky náročné a neprůhledné. Tenzorové sítě nabízejí potenciál pro rychlejší učení a transparentnější vnitřní fungování.
Miles Stoudenmire z Flataron Institute věří, že tento přístup by mohl odemknout „skrytou sílu“ v AI a umožnit jí efektivně fungovat na osobních zařízeních bez připojení ke cloudu. Představte si chladničky nebo pračky s umělou inteligencí, které fungují autonomně.
Jak to funguje: Prokletí dimenzionality a její léčba
„Prokletí dimenzionality“ je myšlenka, že jak se zvyšuje složitost dat, ukládání se stává nemožným. Tabulka je 2D matice; tenzory to zobecňují na více dimenzí. Zvažte sledování preferencí pizzy pro 100 000 lidí (100 polevy, 100 omáček). Výsledný tenzor bude obsahovat miliardu čísel, ale stále je zvládnutelný. Přidejte však další proměnné (kůru, sýr) a velikost roste exponenciálně.
Tensorové sítě řeší tento problém tím, že představují obří tenzor jako síť menších. Klíčové jsou korelace mezi datovými body. Například lidé, kteří milují hříbky, milují také cremini. Odstraněním redundance komprimují tenzorové sítě model bez obětování výkonu.
Skutečné výsledky a vyhlídky do budoucna
Výhody jsou již viditelné v praxi. Sopra Steria zjistila, že komprimovaná verze Multiverse Llama 3.1 8B využívá o 30-40 % méně energie. Výzkumníci z Imperial College London prokázali, že komprese pomocí tenzorových sítí může dokonce zlepšit přesnost ve srovnání s modely v plné délce, protože velké soubory dat často obsahují irelevantní, které jsou pomocí této techniky odstraněny.
Konečným cílem je upustit od komprese a vytvořit zcela nové architektury umělé inteligence založené na tensorových sítích. Tento přístup může dramaticky zkrátit dobu tréninku (jeden předvedený model trénovaný za 4 sekundy ve srovnání se 6 minutami u jeho protějšku neuronové sítě) a učinit modely umělé inteligence srozumitelnějšími.
Tensor sítě nejsou jen kompresní trik; představují zásadní posun ve způsobu, jakým vytváříme a nasazujeme AI. Pokud bude úspěšná, mohla by to znamenat budoucnost, kdy výkonná umělá inteligence bude energeticky účinná, cenově dostupná a transparentní.
