OpenAI가 개발하고 작년 말에 출시한 ChatGPT는 시 쓰기, 농담하기, 관계 조언 제공, 복잡한 주제 설명, 학교 과제 부정행위 등 어디에나 있다.

컴퓨터가 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 언어 처리 기술인 OpenAI의 LLM(대형 언어 모델)을 사용한다. 그들은 맥락과 의미를 파악하기 위해 수십억 페이지의 자료를 검토함으로써 훈련을 받는다.

ChatGPT는 오디오, 코드, 이미지, 텍스트, 시뮬레이션 및 비디오를 포함하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용할 수 있는 알고리즘을 설명하는 제너레이티브 인공지능(AI)의 한 예이다.

그 과정의 일부는 언어학, 컴퓨터 과학 및 인공지능을 결합하여 인간이 언어를 사용하는 방식을 이해하고 모방하는 자연어 처리(NLP)이다.

양자 컴퓨팅은 크고 복잡한 데이터 세트에서 패턴을 발견하여 AI를 개선하는 데 이미 그 가치를 입증하고 있다.

기술 분석가이자 컨설팅 회사인 Omdia의 수석 양자 컴퓨팅 분석가인 Sam Lucero는 NLP, 궁극적으로 ChatGPT 및 일반적인 생성 AI에서 양자 컴퓨팅의 역할을 보고 있다. 양자 NLP 또는 QNLP라는 연구 분야가 이미 있다.

Lucero는 두 가지 잠재적 이점을 언급한다.

"첫 번째는 솔루션을 찾기 위해 훨씬 더 큰 '검색 공간'을 활용할 수 있다는 것이다."라고 그는 말한다.

"실질적으로 말하면 QNLP가 예를 들어 관용어 작업에 훨씬 더 우수하거나 한 언어의 품사가 두 번째 언어와 구조가 매우 다른 경우 더 잘 번역할 수 있음을 의미한다."

두 번째 잠재적인 이점은 동일한 수준의 능력을 달성하는 데 훨씬 적은 훈련 데이터가 필요하므로 훈련에서 훨씬 더 효율적일 수 있다는 것이다.

Lucero는 "대형 기본 모델이 무어의 법칙보다 크기 면에서 더 빠르게 성장하고 있기 때문에 이것이 핵심일 수 있다. 따라서 비용, 에너지 소비, 데이터 가용성 및 환경 영향 문제가 문제가 된다."라고 Lucero는 말한다.

"예를 들어 인터넷에 비해 기업의 상대적으로 작은 데이터 기반에서 훈련할 수 있는 동시에 다른 쪽에서 유사한 추론 기능을 달성할 수 있다는 관점에서 흥미로운 기업 관점이 있을 수 있다."

그러나 양자 컴퓨팅을 위한 많은 잠재적 응용 프로그램과 마찬가지로 실용적인 솔루션은 몇 년 후에 나올 수 있다.

Lucero는 "이러한 이점은 현재 이론적이지만 기존 NLP보다 절대적인 이점을 제공하는 방식으로는 아직 달성할 수 없다."라고 말한다.

“제너레이티브 AI의 '장점' 발표에 가장 가까운 것은 (엔터프라이즈 양자 소프트웨어 회사) Zapata에서 나왔지만 가능한 고전적 알고리즘이 아니라 일반적으로 사용되는 고전적 알고리즘에 대한 이점만 언급하는 데 주의를 기울였다. 특정 사례에서 생성 AI 접근 방식은 고정 프로필에 대한 동일한 수준의 수익에 대해 더 낮은 위험으로 주식 포트폴리오 권장 사항을 제공했다.”

양자비즈니스뉴스