एंथ्रोपिक क्या मिलने का दावा करती है
एंथ्रोपिक ने 16 अक्टूबर को नतीजे प्रकाशित किए जिनमें दावा है कि उसके मॉडल क्लॉड मिथोस 5 ने आठ गणना प्रिमिटिव के लिए ऐसे क्वांटम सर्किट बनाए जो प्रकाशित साहित्य के सर्वश्रेष्ठ डिज़ाइनों से बेहतर हैं। ये प्रिमिटिव रसायन विज्ञान, अनुकूलन, क्वांटम सिमुलेशन, संख्या सिद्धांत और संख्यात्मक गणना तक फैले हैं।
दो का विस्तार से वर्णन कंपनी के लेख में है। पहला है इलिप्टिक कर्व पॉइंट जोड़, जो असतत लघुगणक समस्या के क्वांटम एल्गोरिदम का भीतरी चरण है। मॉडल का एक डिज़ाइन पिछले सबसे छोटे सर्किट से 12 प्रतिशत अधिक क्यूबिट लेता है, पर गेट 17 गुना कम। एंथ्रोपिक कहती है कि डिज़ाइनों का यह समूह क्यूबिट संख्या और चलने के समय के बीच समझौतों की सीमा को चौड़ा करता है, न कि केवल एक आँकड़े पर जीतता है।
दूसरा है डिकोडेड क्वांटम इंटरफेरोमेट्री यानी DQI के भीतर रीड-सोलोमन डिकोडिंग, जो इष्टतम बहुपद प्रतिच्छेदन पर लागू है। वहाँ मॉडल का सर्किट गूगल क्वांटम एआई की पिछली रचना के मुकाबले गेट गिनती लगभग 12 गुना घटाता है, जिसे एंथ्रोपिक कुल मिलाकर एक घात से कुछ अधिक सस्ता बताती है।
लूप कैसे चला
क्लॉड हर सर्किट पायथन कोड के रूप में लिखता था। एक बाहरी मूल्यांकनकर्ता जाँचता था कि सर्किट वही करता है जो विनिर्देश माँगता है, और वैध सर्किटों को क्यूबिट संख्या गुणा गेट संख्या के हिसाब से अंक देता था, जो चलने के समय का अनुमान है। अंक मॉडल के पास लौटते और वह सुधार कर फिर कोशिश करता। एंथ्रोपिक कहती है कि दौरों के बीच कोई इंसान शामिल नहीं हुआ।
पॉइंट जोड़ का नतीजा 53 घंटे की एक ही दौड़ से निकला, जो एक पैराग्राफ के निर्देश से शुरू हुई थी और जिसमें मॉडल ने कई रास्ते समानांतर आज़माए। कभी-कभी इंसानों ने उससे खोज चौड़ी करने को कहा। मॉड्यूलर व्युत्क्रमण चरण के लिए क्लॉड ने divsteps एल्गोरिदम का प्रतिवर्ती रूप बनाया, डिकोडिंग नियम गणितीय रूप से निकाला, बड़े पैमाने के सिमुलेशन से जाँचा और फिर दावे को लीन में औपचारिक रूप दिया।
डिकोडर का नतीजा स्मृति पर टिका है। एक सीधा-सादा प्रतिवर्ती क्रियान्वयन शाखा अभिलेख रखने के लिए 840 तक क्यूबिट माँगता, और सबसे बुरी स्थिति के लिए आरक्षण रखने पर भी 665 लगते। क्लॉड का सर्किट 19 आरक्षित रखता है, यह मापने के लिए सिम्युलेटर द्वारा 40 करोड़ 30 लाख नमूना डिकोडिंग चलाने के बाद कि अधिक की ज़रूरत कितनी बार पड़ती है। करीब 10,000 में से एक दौड़ जगह की कमी से विफल होती है, जो एंथ्रोपिक के अनुसार कार्य की स्वीकार्य त्रुटि सीमा के भीतर है।
डिकोडर क्यों मायने रखता है
गूगल क्वांटम एआई के अपने संसाधन अनुमान डिकोडिंग को DQI की सबसे बड़ी लागत बनाते हैं, इसलिए वहाँ कटौती पूरे अनुमान को हिला देती है। एंथ्रोपिक अपने सर्किटों की तुलना उन प्रकाशित डिज़ाइनों से करती है जिन्हें वह नाम लेकर हराने का दावा करती है: पॉइंट जोड़ के लिए श्रॉटेनलोहर और लुओ आदि, दोनों 2026 के, और डिकोडर के लिए खट्टर आदि की 2025 की विस्तारित यूक्लिड रचना।
क्या दावा नहीं किया गया
एंथ्रोपिक यह नहीं बताती कि इनमें से कोई सर्किट वास्तविक क्वांटम हार्डवेयर पर चलाया गया, और यह भी नहीं कहती कि डिज़ाइन इष्टतम हैं — केवल यह कि बताए गए पैमाने पर वे सर्वश्रेष्ठ प्रकाशित डिज़ाइनों से बेहतर हैं। बाकी छह प्रिमिटिव के आँकड़े पाठ में नहीं हैं, उनके लिए एक चित्र की ओर इशारा है। वह यह भी याद दिलाती है कि सर्किट डिज़ाइन काम करने वाले क्वांटम कंप्यूटर का एक हिस्सा भर है, जिसमें त्रुटि सुधार और हार्डवेयर नियंत्रण अलग समस्याएँ हैं, और तेज़ डिज़ाइन रास्ता “छोटा कर सकता है”, बिना कोई तारीख तय किए।
कंपनी मॉडल के स्वभाव पर खुलकर लिखती है: वह उसे सतर्क बताती है, अपने ही नतीजों पर संदेह करने वाला, और जब तक आगे देखने को न कहा जाए तब तक जाने-पहचाने तरीकों की ओर झुकने वाला। फेमोको के सिमुलेशन की अनुमानित लागत में बहुचर्चित गिरावट, 2017 के लगभग 50 ट्रिलियन टॉफोली गेट से घटकर लगभग 34 करोड़, व्यापक साहित्य से आती है, क्लॉड के काम से नहीं।
आगे क्या देखना है
यहाँ हर आँकड़ा एंथ्रोपिक का अपना है, और उसे एंथ्रोपिक के बनाए मूल्यांकनकर्ता ने अंक दिए हैं। असली परीक्षा यह है कि कंपनी के बाहर कोई divsteps और DQI सर्किटों पर वही मूल्यांकनकर्ता दोबारा चलाकर वही आँकड़े पाता है या नहीं।
