10.11.2025 Экспертиза, Искусственный интеллект, Промышленная автоматизация/САПРРоман Орус, соучредитель и научный директор Multiverse Computing, рассказывает на портале Information Age о том, почему сжатые модели искусственного интеллекта могут открыть новые возможности для вашей организации и почему они более устойчивы в долгосрочной перспективе. ИИ быстро превратился в важную стратегическую опору. Это уже не просто модная тенденция, а реальность, которая проникла во многие секторы бизнеса. Однако наряду с этим энтузиазмом существует техническая и экономическая реальность: модели ИИ, особенно самые мощные большие языковые модели (LLM), становятся все более крупными, чрезвычайно энергоемкими и дорогими для эффективного масштабирования. Растущий размер этих LLM приводит к постоянно растущему спросу на вычислительные ресурсы, высокопроизводительные графические процессоры и обширную облачную инфраструктуру. Для многих компаний общие эксплуатационные расходы являются непомерно высокими. Квантовые тензорные сети предлагают более экономичные подходы В ответ на это появляется новый подход, который делает ИИ более доступным, эффективным и адаптируемым к локальным условиям: квантовые тензорные сети. Эти сети предлагают ряд преимуществ по сравнению с традиционными методами сжатия. Вместо создания все более крупных моделей, внимание переключается на сжатие существующих моделей путем тензоризации. Это процесс выявления слоев в нейронной сети, которые подходят для сокращения, и разбиения больших матриц в этих слоях на более мелкие, взаимосвязанные матрицы, а также ...
читать далее.
