10 bedeutende KI-Modelle – und was Quantencomputer damit zu tun haben

Künstliche Intelligenz ist in den vergangenen Jahren durch massive Fortschritte im Bereich Deep Learning buchstäblich explodiert. Hinter vielen vielbeachteten Anwendungen stecken sogenannte KI-Modelle – neuronale Netze, die in teils gigantischem Maßstab trainiert werden, um komplexe Probleme zu lösen. Egal, ob es sich um das Verstehen von Texten, das Erkennen von Objekten in Bildern oder das Vorhersagen von Proteinstrukturen handelt, KI-Modelle werden stetig weiterentwickelt und übernehmen immer mehr Aufgaben.

Ein zweites technologisches Schlagwort, das häufig im gleichen Atemzug auftaucht, ist Quantencomputing. Hierbei handelt es sich um eine völlig neue Rechenarchitektur, die Prinzipien der Quantenphysik nutzt, um bestimmte Berechnungen (z. B. Optimierungs- oder Simulationsprobleme) um ein Vielfaches schneller durchzuführen als klassische Rechner. Aber was haben die großen KI-Modelle konkret mit Quantencomputern zu tun? Wo liegen Potenziale und Grenzen? Schauen wir uns das näher an.

1. GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer)

• Hintergrund: GPT-4 ist ein Sprachmodell von OpenAI, das mithilfe von Milliarden von Parametern trainiert wurde. Es versteht und generiert natürliche Sprache auf beinahe menschlichem Niveau und kann Aufgaben wie Textproduktion, Zusammenfassungen oder Beantwortung von Fragen übernehmen.
• Quantenaspekt: GPT-4 bzw. andere umfangreiche Transformer-Modelle sind hochgradig parallelisierbar, da sie in großen Rechenzentren auf konventioneller Hardware (GPUs, TPUs) trainiert werden. Quantencomputer könnten zukünftig das Training beschleunigen, indem sie bestimmte lineare Algebra-Operationen oder Optimierungsverfahren schneller lösen – vorausgesetzt, es gibt geeignete Algorithmen für diese Einsatzzwecke. Momentan ist dies jedoch noch Forschung.

2. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

• Hintergrund: BERT ist ein Pionier unter den Transformer-basierten Sprachmodellen und revolutionierte ab 2018 viele Aufgaben im NLP-Bereich (Natural Language Processing). Es liest Texte bidirektional und nutzt „Masked Language Modeling“ zur Vorhersage fehlender Wörter.
• Quantenaspekt: Das Feintuning großer Modelle wie BERT ist extrem rechenintensiv. Ein Quantencomputer könnte hier irgendwann „Quantum Machine Learning“-Methoden nutzen (Stichwort: Variational Quantum Circuits), um Trainingsläufe oder Feintuning zu beschleunigen. Bisher sind derartige Verfahren allerdings noch kein Standard und befinden sich in experimentellen Stadien.

3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

• Hintergrund: T5 von Google betrachtet NLP-Aufgaben durchgängig im „Text-zu-Text“-Format. Vom Übersetzen bis hin zur Sentimentanalyse – alles wird in eine einheitliche Framework gegossen, was die Architektur sehr flexibel macht.
• Quantenaspekt: Die flexible Umwandlung von unterschiedlichen Aufgaben (z. B. Übersetzen, Zusammenfassen) in ein einheitliches Modell erfordert enorm viel Rechenleistung beim Pre-Training. Quantencomputer würden hier erst interessant, wenn sie allgemein lineare Algebra in gigantischem Maßstab lösen können. Aktuell reicht klassische Hardware noch (GPUs), aber langfristig könnten „Quantum-Linalg-Routinen“ gewisse Vorteile bringen.

4. LLaMA (Large Language Model Meta AI)

• Hintergrund: LLaMA ist ein von Meta (ehemals Facebook) entwickeltes Sprachmodell, das sich insbesondere durch den Open-Source-Gedanken und den Fokus auf Forschung auszeichnet. In der Community wird es oft für Feintuning und Custom-Lösungen genutzt.
• Quantenaspekt: Da LLaMA auf verschiedenste Hardware angepasst werden kann, wäre es vorstellbar, dass bestimmte Teile (z. B. Matrizenmultiplikationen) auf einem zukünftigen Quantenbeschleuniger laufen. Allerdings fehlen hierfür momentan sowohl die entsprechenden quantenhardwareseitigen Ressourcen als auch ausgereifte Software-Bibliotheken.

5. PaLM (Pathways Language Model)

• Hintergrund: Google stellte 2022 das PaLM-Modell vor, das mithilfe der Pathways-Infrastruktur skaliert wird und enorm viele Parameter besitzt. PaLM ist darauf ausgelegt, mehrere Aufgaben parallel zu lernen (Multi-Task-Learning).
• Quantenaspekt: Auch hier gilt: Ein potenzieller Vorteil von Quantencomputern könnte bei der parallelen Ausführung komplexer Optimierungsverfahren liegen. Bislang gibt es jedoch keine serienreifen Quantencomputer, die groß genug wären, ein Multi-Terabyte-Training wie das von PaLM spürbar zu beschleunigen.

6. ViT (Vision Transformer)

• Hintergrund: ViT überträgt das Transformer-Konzept auf Bilder. Statt Convolutional Neural Networks setzt es auf Patch-basierte Selbstaufmerksamkeit, um Bildklassifikation und andere Vision-Aufgaben zu meistern.
• Quantenaspekt: Im Bereich Computer Vision könnte es spannend sein, ob Quantencomputer Algorithmen wie „Quantum Kernel Methods“ anwenden können, um Bilddaten schneller zu clustern. ViT als Modell arbeitet jedoch wie BERT oder GPT vorrangig mit klassischen Matrizenmultiplikationen, die zwar theoretisch quanten-beschleunigt werden könnten, aber derzeit praktisch noch weit entfernt sind.

7. AlphaFold

• Hintergrund: AlphaFold (von DeepMind) hat das Problem der Proteinstrukturvorhersage bahnbrechend gelöst und revolutioniert damit Biologie und Medizin. Es setzt auf tiefes Lernen und spezielle Netzwerkarchitekturen für Molekularsimulationen.
• Quantenaspekt: Protein Folding ist ein hochkomplexes, teils quantenphysikalisches Problem. Theoretisch könnte ein echter Quantencomputer hier noch realistischere Simulationen durchführen. AlphaFold selbst läuft auf klassischen Rechnern (GPUs/TPUs), doch wenn Quantencomputer in Zukunft leistungsfähiger werden, könnten sie das Protein-Folding nochmals beschleunigen oder genauer machen.

8. Stable Diffusion

• Hintergrund: Stable Diffusion ist ein generatives Modell für Bilder, das mithilfe von Diffusion-Ansätzen in der Lage ist, aus einfachem Rauschen beeindruckende Kunstwerke oder fotorealistische Szenen zu generieren.
• Quantenaspekt: Die Kernberechnungen (Sampling) basieren auf großen Matrizenberechnungen und stochastischen Prozessen. Quantencomputer könnten hier theoretisch bei der Simulation stochastischer Systeme Vorteile haben. In der Praxis ist das jedoch noch Science-Fiction, da aktuelle Quanten-Hardware zu klein ist, um Diffusion-Modelle effizient zu trainieren oder zu sampeln.

9. CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)

• Hintergrund: Ebenfalls von OpenAI entwickelt, koppelt CLIP Bilddaten mit Texten, sodass es Texte und Bilder in einen gemeinsamen embedding space projiziert. DALL·E, Stable Diffusion & Co. profitieren von CLIPs Fähigkeit, Text und Bild zu verknüpfen.
• Quantenaspekt: Ähnlich wie in anderen Vision-/Text-Bereichen könnte ein Quantencomputer Teile der Rechenoperationen (z. B. Distanzberechnungen in sehr hochdimensionalen Räumen) beschleunigen. Reale Praxisbeispiele fehlen jedoch bisher.

10. DeepMind’s AlphaZero

• Hintergrund: Ein bemerkenswertes Modell für generelles Reinforcement Learning (Go, Schach, Shogi). Es nutzt neurale Netze und Selbstspiel-Methoden, um innerhalb weniger Stunden auf Weltklasse-Niveau zu kommen.
• Quantenaspekt: RL (Reinforcement Learning) besteht aus vielen Optimierungs- und Entscheidungsprozessen. Quantencomputer bieten potenziell Vorteile bei der Suche in riesigen Zustandsräumen (Game Trees). Bislang ist jedoch kein Quanten-RL-Ansatz bekannt, der AlphaZero in realen Domänen schlagen könnte.

Quantencomputing: Wie groß ist der Einfluss wirklich?

1. Realer Status Quo

Obwohl die Entwicklung von Quantencomputern rasant voranschreitet, sprechen wir hier bisher über Geräte mit begrenzten Qubit-Zahlen (z. B. 50–100 Qubits bei führenden Anbietern). Die Fehlerkorrektur und die sehr kurze Kohärenzzeit sind zusätzliche Hürden. Für das Training eines Modells wie GPT-4 (Hunderte Milliarden Parameter) wäre die momentane Quanten-Hardware zu schwach.

2. Potenzielle Vorteile

• Lineare Algebra & Matrizenmultiplikation: Vieles im Deep Learning dreht sich um Matrix-Multiplikationen. Sollte ein Quantencomputer hier große parallele Vorteile haben, könnte er das Training deutlich beschleunigen.
• Quantum Kernel Methods: In der Forschung existieren bereits erste Beispiele, wie man SVM-Kerneltricks mithilfe von Quantenoperationen verbessert. Auch Deep Networks könnten davon profitieren.
• Kombination mit klassischen HPC: Langfristig kann man sich sog. Hybrid-Systeme vorstellen, bei denen bestimmte Teile der Berechnung (z. B. vertrackte Optimierungsprobleme) quantenbeschleunigt werden, während ein Großteil auf klassischen GPUs/TPUs läuft.

3. Zeitlicher Horizont

Realistisch gesehen werden wir die größten KI-Modelle auch in den nächsten 5–10 Jahren auf „normalen“ Supercomputern mit GPU-/TPU-Clustern laufen sehen. Quanten-Hardware bräuchte drastisch mehr Qubits und bessere Fehlerkorrektur, um das Training massiv zu verkürzen. Es ist jedoch unbestritten, dass Quantencomputing in einigen Feldern (Kryptographie, Materialforschung, Optimierung) bereits vielversprechend ist – und mit weiter steigenden Qubit-Zahlen könnte es eines Tages auch die KI-Trainingswelten revolutionieren.

Fazit: KI-Modelle und Quantencomputing

Die zehn aufgeführten KI-Modelle – von GPT-4, BERT, T5, LLaMA, PaLM, ViT, AlphaFold, Stable Diffusion, CLIP bis AlphaZero – repräsentieren die Speerspitze moderner KI-Anwendungen. Sie demonstrieren eindrucksvoll, wie neuronale Netze in Sprache, Bild, Biologie, Games und vielen anderen Domänen neue Maßstäbe setzen.

Aktuell laufen diese Modelle jedoch primär auf klassischen Rechensystemen mit leistungsstarken GPUs und teils speziellen Tensor Processing Units. Quantencomputer sind für das Training solcher Modelle noch nicht praxistauglich, da ihre Hardware zum einen zu klein ist (wenig Qubits) und zum anderen Algorithmen für Distributed Deep Learning auf Quantenebene noch nicht ausgereift sind.

Gleichwohl bleibt die Vision bestehen: Sollten Quantenrechner in absehbarer Zeit groß genug skaliert und Algorithmen entwickelt werden, könnten sie bestimmte Trainingsteile massiv beschleunigen oder einzelne Engpässe beseitigen. Insbesondere komplexe Optimierungs- und Sampling-Verfahren (Reinforcement Learning, stochastische Diffusionsmodelle) ließen sich in Zukunft durch Quantenansätze ergänzen.

Kurzum: Die aktuellen „großen“ KI-Modelle sind in ihrer heutigen Form noch klassische, GPU-basierte Deep-Learning-Giganten. Quantencomputing wiederum steht an der Schwelle zum Durchbruch, aber eben noch nicht so weit, um GPT & Co. in näherer Zukunft komplett abzulösen oder maßgeblich zu beschleunigen. Trotzdem sollte man diesen Zweig der Forschung nicht unterschätzen – denn sobald Quantencomputer wirklich skalieren, könnten sie auch der KI-Entwicklung eine völlig neue Dynamik verleihen.