NVIDIA Ising Calibration là một mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) mã nguồn mở được thiết kế để diễn giải đầu ra chẩn đoán từ bộ xử lý lượng tử và xác định cách chúng nên được điều chỉnh để tiếp tục hoạt động.
Bài viết này giới thiệu bản phát hành mô hình mới nhất, NVIDIA Ising Calibration 1.5, nâng cao việc hiệu chuẩn QPU dựa trên AI bằng cách phân tích kết quả chẩn đoán không quen thuộc mà không có ví dụ đào tạo trước. Ising Calibration 1.5 cũng sử dụng các ví dụ từ các thí nghiệm liên quan khi có sẵn và nhỏ hơn 11.4% ở độ chính xác BF16. Điều này giúp dễ dàng triển khai các quy trình hiệu chuẩn tác tử trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm địa phương.
Lần đầu tiên, mô hình cũng có sẵn trong phiên bản được lượng tử hóa NVFP4, cho phép triển khai trên một GPU đơn hoặc NVIDIA DGX Spark—có thể so sánh với các mô hình đóng hàng đầu như Fable 5 và GPT 5.6 Sol.
Mô hình Ising Calibration 1.5 được đào tạo như thế nào?
Model Ising Calibration 1.5 được đào tạo trên dữ liệu được tạo ra từ các đóng góp của đối tác trên nhiều phương thức qubit, bao gồm qubit siêu dẫn, chấm lượng tử, ion, nguyên tử trung tính, electron trên Heli, và những phương thức khác chuyên về hiệu chuẩn và điều khiển.
Hiệu suất của Ising Calibration 1.5 được đánh giá như thế nào?
Hiệu suất của Ising Calibration 1.5 được đánh giá bằng cách sử dụng tiêu chuẩn QCalEval, đo lường khả năng của mô hình trong việc diễn giải kết quả thử nghiệm, phân loại kết quả, đánh giá ý nghĩa, đánh giá chất lượng phù hợp và các tính năng chính, và đề xuất các bước tiếp theo. Để biết thêm chi tiết về tiêu chuẩn, kiến trúc mô hình và kết quả đánh giá, hãy xem QCalEval: Đánh giá các mô hình thị giác-ngôn ngữ cho việc hiểu đồ thị hiệu chuẩn lượng tử.
Việc đánh giá bao gồm cả zero-shot và in-context learning (ICL). Lập luận zero-shot phân tích kết quả độc lập, trong khi ICL đánh giá kết quả trong ngữ cảnh của các mẫu liên quan. Cả hai đều quan trọng trong việc xây dựng các agent có thể tự động hóa các hoạt động khởi động và điều chỉnh lại QPU.
Trên benchmark QCalEval, Ising Calibration 1.5 cho thấy hiệu suất mạnh mẽ khi phân tích kết quả chẩn đoán mà không có ví dụ trước. Bây giờ nó cũng tốt hơn 86.68% so với phiên bản trước khi sử dụng các ví dụ từ các thí nghiệm liên quan. Nó vượt trội so với các mô hình mở tương đương và vẫn cạnh tranh với các mô hình đóng hàng đầu.
Ising Calibration 1.5 thúc đẩy việc hiệu chuẩn AI và điện toán lượng tử bằng cách vượt trội hơn tất cả các mô hình mở ngay từ đầu và trên benchmark QCalEval. Nó cạnh tranh với các mô hình đóng hoặc mô hình tham số 1T+ tiên tiến nhất.
VLM 31 tỷ tham số phù hợp với GPU trung tâm dữ liệu như NVIDIA Grace Blackwell và NVIDIA Vera Rubin. Nó cũng đi kèm với phiên bản lượng tử hóa đến NVFP4, nơi người dùng có thể chạy mô hình này trên thẻ chơi game tiêu dùng hoặc NVIDIA DGX Spark với chỉ một chi phí nhỏ về độ chính xác.
Hiệu suất token mỗi giây (TPS) trên DGX Spark cũng đã được tối ưu hóa, cho phép thông lượng tốt tại chỗ với chi phí thấp.
Để tìm hiểu thêm về triển khai Ising Calibration 1.5 với agent, hãy xem NVIDIA/Quantum-Calibration-Agent-Blueprint repo GitHub.
Bắt đầu với tài nguyên mở NVIDIA Ising
Gia đình mô hình NVIDIA Ising hoàn toàn mở. Trọng số, dữ liệu, tiêu chuẩn, và công thức được cung cấp để bạn có thể sửa đổi, triển khai, và tinh chỉnh các mô hình và biến thể riêng của bạn cho QPU cụ thể của mình.
Trọng số mô hình
Các điểm kiểm tra tham số đầy đủ cho Ising Calibration 1.5 có sẵn trên Hugging Face:
- Ising Hiệu chuẩn 1.5 31B BF16
- Ising Hiệu chuẩn 1.5 31B NVFP4
Ising Calibration 1.5 cũng có sẵn dưới dạng NVIDIA NIM và được lưu trữ qua NVIDIA Build. Giấy phép OpenMDW License từ Linux Foundation cung cấp cho người xây dựng và vận hành QPU sự linh hoạt để duy trì kiểm soát dữ liệu và triển khai bất cứ đâu.
Công thức triển khai
Một bản thiết kế khung tác tử sẵn sàng sử dụng có sẵn với hỗ trợ cho mô hình này và các mô hình khác, bao gồm API đám mây mô hình lớn.
- Quantum calibration agent blueprint là một kịch bản để triển khai quy trình làm việc tự động sử dụng Ising Calibration 1.5 với NVIDIA Nemo Agent Toolkit để nhanh chóng thiết lập tự động hóa thí nghiệm hiệu chuẩn lượng tử.
Tập dữ liệu mở và điểm chuẩn QCalEval
Ising Calibration 1.5 được xây dựng dựa trên dữ liệu QPU thực do đối tác và cộng tác viên cung cấp. Một điểm chuẩn hiệu chuẩn lượng tử ngữ nghĩa cũng đã được phát hành để đánh giá hiệu quả mô hình cho nhiệm vụ này.
- Hãy xem tập dữ liệu QCalEval
- Chạy tập lệnh QCalEval
Bài viết liên quan
- Bốn cách triển khai AI Agent an toàn hơn
- NVIDIA khai thác Vera CPU để tăng tốc thiết kế CPU và GPU thế hệ tiếp theo
- TensorRT 11 có gì mới và AI Engineer cần chuẩn bị gì khi nâng cấp?
- Cách đánh giá các chính sách Robot đa năng cho triển khai thực tế
- Xác suất xảy ra các sự kiện cực đoan với các mô hình tạo sinh được hướng dẫn