論文の概要: Qiskit Code Assistant: Training LLMs for generating Quantum Computing Code

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19495v1
• Date: Wed, 29 May 2024 20:21:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 19:16:17.483753
• Title: Qiskit Code Assistant: Training LLMs for generating Quantum Computing Code
• Title（参考訳）: Qiskit Code Assistant: 量子コンピューティングコードを生成するためのLLMのトレーニング
• Authors: Nicolas Dupuis, Luca Buratti, Sanjay Vishwakarma, Aitana Viudes Forrat, David Kremer, Ismael Faro, Ruchir Puri, Juan Cruz-Benito,
• Abstract要約: 本稿では,量子コンピューティングの分野を専門とする Code LLM のトレーニングに焦点をあてる。 量子コンピューティングに特化したコードLLMは、量子コンピューティングと量子情報理論の基本的な理解を必要とする。 我々は,Qiskitライブラリを用いて,高品質な量子コードを生成するための Code LLMs のトレーニングについて論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0108122340549985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code Large Language Models (Code LLMs) have emerged as powerful tools, revolutionizing the software development landscape by automating the coding process and reducing time and effort required to build applications. This paper focuses on training Code LLMs to specialize in the field of quantum computing. We begin by discussing the unique needs of quantum computing programming, which differ significantly from classical programming approaches or languages. A Code LLM specializing in quantum computing requires a foundational understanding of quantum computing and quantum information theory. However, the scarcity of available quantum code examples and the rapidly evolving field, which necessitates continuous dataset updates, present significant challenges. Moreover, we discuss our work on training Code LLMs to produce high-quality quantum code using the Qiskit library. This work includes an examination of the various aspects of the LLMs used for training and the specific training conditions, as well as the results obtained with our current models. To evaluate our models, we have developed a custom benchmark, similar to HumanEval, which includes a set of tests specifically designed for the field of quantum computing programming using Qiskit. Our findings indicate that our model outperforms existing state-of-the-art models in quantum computing tasks. We also provide examples of code suggestions, comparing our model to other relevant code LLMs. Finally, we introduce a discussion on the potential benefits of Code LLMs for quantum computing computational scientists, researchers, and practitioners. We also explore various features and future work that could be relevant in this context.
• Abstract（参考訳）: Code Large Language Models (Code LLMs) は強力なツールとして登場し、コーディングプロセスの自動化とアプリケーション構築に必要な時間と労力の削減によって、ソフトウェア開発の世界に革命をもたらした。 本稿では,量子コンピューティングの分野を専門とする Code LLM のトレーニングに焦点をあてる。 まず、古典的なプログラミング手法や言語とは大きく異なる量子コンピューティングプログラミングのユニークなニーズについて議論する。 量子コンピューティングに特化したコードLLMは、量子コンピューティングと量子情報理論の基本的な理解を必要とする。 しかし、利用可能な量子コードサンプルの不足と、継続的なデータセット更新を必要とする急速に進化するフィールドは、重大な課題を呈している。 さらに,Qiskitライブラリを用いた高品質な量子コードを生成するために,コードLLMをトレーニングする作業についても論じる。 本研究は, 訓練用LLMの様々な側面と訓練条件, および現在のモデルで得られた結果について検討することを含む。 我々のモデルを評価するために、我々は、Qiskitを用いた量子コンピューティングプログラミングの分野に特化して設計された一連のテストを含むHumanEvalに似たカスタムベンチマークを開発した。 以上の結果から,我々のモデルは量子コンピューティングタスクにおける既存の最先端モデルよりも優れていたことが示唆された。 また、コード提案の例を示し、私たちのモデルを他の関連するコードLLMと比較します。 最後に、量子コンピューティングの計算科学者、研究者、実践者に対して、Code LLMsの潜在的なメリットについて論じる。 この状況に関係のあるさまざまな機能や今後の作業についても検討しています。

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