Квантовые технологии
Квантовые поля на службе у кубитов: новые горизонты коррекции ошибок
Автор: Денис Аветисян
Исследование посвящено практической реализации квантовой коррекции ошибок на основе поверхностных кодов, открывающей путь к надежным квантовым вычислениям.
В статье анализируется влияние параметров поверхностного кода, включая расстояние кода и стратегии стабилизационных измерений, на производительность логических кубитов.
Несмотря на значительный прогресс в теоретической физике, моделирование квантовых полевых теорий остается сложной задачей для классических компьютеров. Данные лекции, представленные в работе ‘Lectures on Quantum Field Theory on a Quantum Computer’, предлагают практическое введение в методы квантовых вычислений для решения задач квантовой теории поля. Рассмотрены основные концепции квантовых вычислений, тензорных сетей и моделирование конкретных теорий в 1+1 измерениях, включая φ⁴-теорию и модель Швингера. Сможет ли этот подход открыть новые горизонты для исследования непертурбативных эффектов и решения сложных задач в физике высоких энергий?
Иллюзии больших языковых моделей: где кроется проблема достоверности?
Современные большие языковые модели, несмотря на впечатляющие возможности, склонны к генерации неточной или бессмысленной информации — явление, известное как «галлюцинации». Согласно результатам различных тестов, до 30% генерируемого ими контента может содержать фактические ошибки или не иметь логической связи. Это не просто случайные оплошности, а системная проблема, обусловленная принципом работы моделей, основанным на статистическом анализе больших объемов текста. Вместо реального понимания, модель предсказывает наиболее вероятное продолжение последовательности слов, что иногда приводит к созданию правдоподобных, но совершенно ложных утверждений. Учитывая широкое распространение этих моделей, подобная склонность к «галлюцинациям» представляет серьезную проблему для надежности и достоверности генерируемого ими контента.
Ограниченность больших языковых моделей часто обусловлена их опорой на параметрические знания — информацию, усвоенную в процессе обучения на огромных объемах текста, но не связанную напрямую с внешними, проверяемыми источниками. В отличие от человека, который может обратиться к базе знаний или провести проверку фактов, модель генерирует ответы исключительно на основе статистических закономерностей, выявленных в обучающих данных. Это приводит к тому, что модель может уверенно представлять ложную или бессмысленную информацию, не имея возможности отличить правду от вымысла, поскольку её “знания” не подкреплены ссылками на реальные источники и не подвергаются внешней верификации. По сути, модель воспроизводит вероятностные связи между словами, а не истинные факты, что и является причиной феномена, известного как “галлюцинации”.
Несмотря на впечатляющий прогресс в области больших языковых моделей, простое увеличение их масштаба не решает проблему склонности к галлюцинациям и генерации недостоверной информации. Исследования показывают, что увеличение числа параметров само по себе не гарантирует повышения надежности и фактической точности. Решение заключается в переходе к архитектурам, которые активно используют внешние источники знаний. Интеграция с базами данных, поисковыми системами и другими проверенными источниками позволяет моделям верифицировать генерируемый текст и избегать выдумывания фактов. Такой подход, направленный на обогащение знаний, а не только на их масштабирование, представляется ключевым для создания действительно надежных и полезных языковых моделей.
Генерация с расширенным поиском: новый подход к достоверности
Генерация с расширенным поиском (RAG) решает проблемы, связанные с ограничениями больших языковых моделей (LLM), путем динамического включения релевантной информации из внешних источников знаний. LLM, обученные на фиксированных наборах данных, могут демонстрировать неточности или устаревшие сведения. RAG обходит эти ограничения, извлекая информацию из баз данных, документов или других репозиториев в реальном времени, непосредственно перед генерацией ответа. Этот процесс позволяет LLM предоставлять более точные, актуальные и контекстно-зависимые ответы, опираясь на проверенные данные, а не только на внутренние знания, полученные во время обучения.
В основе Retrieval Augmented Generation (RAG) лежит использование графов знаний для обеспечения структурированности и проверяемости данных, предоставляемых языковой модели. Графы знаний представляют информацию в виде взаимосвязанных сущностей и отношений, что позволяет не просто извлекать факты, но и понимать контекст и связи между ними. Это существенно повышает достоверность генерируемых ответов, поскольку LLM получает доступ к верифицированным данным, а не полагается исключительно на параметры, полученные в процессе обучения. Использование графов знаний позволяет отслеживать происхождение информации и подтверждать ее актуальность, что особенно важно для приложений, требующих высокой степени точности и надежности.
Основной механизм генерации с расширением извлечения (RAG) состоит из двух последовательных этапов. Сначала, на основе запроса пользователя, выполняется поиск релевантной информации из внешних источников знаний, таких как базы данных или документы. Затем, извлеченные данные контекстуализируются — объединяются с исходным запросом таким образом, чтобы предоставить языковой модели (LLM) более полную и точную информацию для формирования ответа. Этот процесс позволяет LLM не только опираться на свои внутренние знания, но и учитывать актуальную и специфическую информацию, извлеченную из внешних источников, повышая достоверность и релевантность генерируемого текста.
Механика извлечения знаний: векторные базы данных и эмбеддинги
Векторные базы данных являются ключевым компонентом систем, работающих с векторными представлениями (embeddings) сущностей графов знаний. Традиционные реляционные базы данных не оптимизированы для эффективного поиска по многомерным векторным пространствам. Векторные базы данных, напротив, используют специализированные индексы и алгоритмы, такие как Approximate Nearest Neighbor (ANN), для быстрого поиска векторов, наиболее близких к векторному представлению запроса. Это позволяет находить релевантные сущности, даже если в запросе не используются точные ключевые слова, присутствующие в графе знаний. Эффективность этих баз данных критически важна для масштабируемости систем, работающих с большими объемами знаний, обеспечивая низкую латентность при поиске и извлечении информации.
Модели эмбеддингов преобразуют как поисковый запрос, так и контент графа знаний в векторные представления, что позволяет осуществлять семантический поиск, основанный на значении, а не на ключевых словах. В процессе преобразования каждое слово или фраза сопоставляется с многомерным вектором, отражающим её семантическое значение и контекст. Сходство между векторами запроса и контента вычисляется с помощью метрик, таких как косинусное расстояние, позволяя системе находить наиболее релевантные результаты, даже если в запросе и контенте не используются идентичные термины. Это значительно повышает точность и полноту поиска по сравнению с традиционными методами, основанными на сопоставлении ключевых слов, поскольку учитывается смысловая близость и контекст информации.
Для повышения релевантности и точности поиска в системах, использующих векторные базы данных, применяются методы семантического поиска и расширения запроса. Семантический поиск, в отличие от традиционного, основан на смысловом сходстве между запросом и данными, а не на совпадении ключевых слов. Расширение запроса подразумевает автоматическое добавление синонимов, связанных терминов или концептуально близких фраз к исходному запросу, что увеличивает вероятность обнаружения релевантной информации, которая могла бы быть упущена при буквальном сопоставлении. Комбинация этих методов позволяет системе эффективно находить ответы, даже если запрос сформулирован неточно или использует отличную от данных терминологию.
Оценка эффективности RAG: релевантность и достоверность как ключевые показатели
Эффективность систем извлечения и генерации ответов (RAG) напрямую зависит от двух ключевых факторов: релевантности извлечённых знаний и достоверности генерируемого ответа на их основе. Недостаточная релевантность приводит к тому, что модель получает информацию, не относящуюся к запросу, что снижает качество ответа. В свою очередь, недостаточная достоверность означает, что даже при наличии релевантной информации, сгенерированный текст может содержать неточности или отходить от предоставленного контекста. Таким образом, для создания надежных и точных RAG-систем, необходимо уделять пристальное внимание обоим аспектам — как поиску наиболее подходящих знаний, так и обеспечению того, чтобы сгенерированный ответ строго соответствовал этим знаниям, избегая галлюцинаций и неточностей.
Обеспечение достоверности является ключевым аспектом работы систем извлечения и генерации ответов (RAG). Достоверность гарантирует, что генерируемый языковой моделью (LLM) ответ опирается исключительно на предоставленный извлеченный контекст, а не на собственные знания или случайные ассоциации. Этот механизм существенно снижает риск галлюцинаций — появления в ответе недостоверной или вымышленной информации. По сути, достоверность действует как фильтр, предотвращающий генерацию ответов, не подкрепленных релевантными данными, что значительно повышает надежность и точность предоставляемой информации. В конечном итоге, высокая степень достоверности способствует укреплению доверия к системе и ее результатам.
Системы RAG (Retrieval-Augmented Generation), уделяющие первостепенное внимание релевантности извлеченных знаний и достоверности генерируемого ответа, демонстрируют значительно более высокую точность и надежность предоставляемой информации. Акцент на релевантности гарантирует, что LLM (большая языковая модель) получает наиболее подходящий контекст для ответа на запрос, а приоритет достоверности минимизирует риск генерации галлюцинаций — ложных или необоснованных утверждений. В результате, системы, сочетающие эти два аспекта, способны предоставлять не только полезную, но и заслуживающую доверия информацию, что критически важно для широкого спектра приложений — от автоматизированной поддержки клиентов до научных исследований и создания экспертных систем.
Исследование демонстрирует, что повышение расстояния кода в поверхностных кодах действительно ведет к улучшению характеристик логических кубитов. Однако, как показывает представленная работа, простое увеличение этого параметра недостаточно. Необходима тонкая оптимизация стратегий измерения стабилизаторов, чтобы в полной мере реализовать потенциал устойчивости к ошибкам. Это согласуется с глубоким пониманием физики, высказанным Полем Дираком: «Я считаю, что математическая физика должна быть развита главным образом с помощью чисто математических средств». Подобно тому, как Дирак стремился к элегантности и точности в математическом описании природы, данная работа подчеркивает важность строгого анализа и оптимизации алгоритмов квантовой коррекции ошибок, чтобы приблизиться к созданию надежного квантового компьютера.
Что дальше?
Представленные результаты, хотя и демонстрируют улучшение характеристик логических кубитов при увеличении расстояния кода и оптимизации стратегий стабилизационных измерений, не следует воспринимать как окончательное решение проблемы квантовой ошибки. Увеличение расстояния кода — это, конечно, шаг вперед, но экспоненциальный рост требуемых ресурсов остается существенным препятствием. Необходимо признать, что наблюдаемое улучшение — это скорее компромисс между шумом и моделью, а не абсолютное подавление ошибок. Следует уделить больше внимания разработке более эффективных схем декодирования, способных извлекать полезную информацию из зашумленных данных, а не только стремиться к идеальной коррекции.
Особое внимание следует уделить исследованию альтернативных квантовых кодов, отличных от поверхностных кодов. Хотя поверхностные коды на данный момент кажутся наиболее перспективными, нельзя исключать, что другие подходы, возможно, требующие иного аппаратного обеспечения, окажутся более эффективными в долгосрочной перспективе. При этом, важно помнить, что красивая корреляция между теорией и симуляцией — еще не гарантия успеха на реальном квантовом устройстве. Крайне необходимо сосредоточиться на разработке более реалистичных моделей шума, учитывающих когерентные ошибки и несовершенство аппаратных элементов.
Наконец, необходимо признать, что самая большая проблема заключается не только в коррекции ошибок, но и в масштабировании системы. Создание достаточно большого количества стабильных и взаимосвязанных кубитов — это инженерная задача, требующая прорыва в материаловедении и технологиях управления. Прежде чем говорить о квантовых вычислениях, способных решать практические задачи, необходимо доказать, что возможно построить достаточно сложную квантовую систему, способную поддерживать когерентность и выполнять сложные операции с приемлемой скоростью и точностью.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02706.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Статья также опубликована на личном сайте автора.