論文の概要: Quantum linear algebra is all you need for Transformer architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16714v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 16:31:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 19:58:41.300998
• Title: Quantum linear algebra is all you need for Transformer architectures
• Title（参考訳）: 量子線形代数はトランスフォーマーアーキテクチャに必要な全てである
• Authors: Naixu Guo, Zhan Yu, Aman Agrawal, and Patrick Rebentrost
• Abstract要約: フォールトトレラント量子コンピューティングのレンズ下でのトランスフォーマーアーキテクチャについて検討する。 本稿では,ソフトマックス関数の行ワイド適用による自己アテンション行列のブロック符号化法を示す。 我々のサブルーチンは変換器出力の振幅エンコーディングを作成し、予測値を得るために測定することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9374652839580183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative machine learning methods such as large-language models are revolutionizing the creation of text and images. While these models are powerful they also harness a large amount of computational resources. The transformer is a key component in large language models that aims to generate a suitable completion of a given partial sequence. In this work, we investigate transformer architectures under the lens of fault-tolerant quantum computing. The input model is one where pre-trained weight matrices are given as block encodings to construct the query, key, and value matrices for the transformer. As a first step, we show how to prepare a block encoding of the self-attention matrix, with a row-wise application of the softmax function using the Hadamard product. In addition, we combine quantum subroutines to construct important building blocks in the transformer, the residual connection, layer normalization, and the feed-forward neural network. Our subroutines prepare an amplitude encoding of the transformer output, which can be measured to obtain a prediction. We discuss the potential and challenges for obtaining a quantum advantage.
• Abstract（参考訳）: 大言語モデルのような生成的機械学習手法は、テキストや画像の生成に革命をもたらしている。 これらのモデルは強力ですが、大量の計算リソースも活用します。 変換器は、与えられた部分シーケンスの適切な完了を生成することを目的とした、大きな言語モデルのキーコンポーネントである。 本研究では,フォールトトレラント量子コンピューティングのレンズ下でトランスフォーマーアーキテクチャを調べる。 入力モデルは、事前学習された重み行列をブロックエンコーディングとして与えて、トランスのクエリ、キー、値行列を構成するものである。 最初のステップとして、アダマール積を用いたソフトマックス関数の行ワイズ適用により、自己注意行列のブロック符号化を作成する方法を示す。 さらに,量子サブルーチンを組み合わせることで,トランス,残差接続,層正規化,フィードフォワードニューラルネットワークの重要な構成要素を構築する。 我々のサブルーチンは、予測を得るために測定可能なトランス出力の振幅符号化を作成する。 量子アドバンテージを得るための可能性と課題について論じる。

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