論文の概要: RydbergGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.21052v1
• Date: Fri, 31 May 2024 17:44:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 13:09:46.764781
• Title: RydbergGPT
• Title（参考訳）: RydbergGPT
• Authors: David Fitzek, Yi Hong Teoh, Hin Pok Fung, Gebremedhin A. Dagnew, Ejaaz Merali, M. Schuyler Moss, Benjamin MacLellan, Roger G. Melko,
• Abstract要約: 我々は、中性原子配列量子コンピュータの測定結果の学習を目的として、GPT(Generative Pretained Transformer)を導入する。 バニラ変換器をベースとして、我々のエンコーダデコーダアーキテクチャは相互作用するハミルトニアンを入力として、量子ビット測定確率の自己回帰列を出力する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a generative pretained transformer (GPT) designed to learn the measurement outcomes of a neutral atom array quantum computer. Based on a vanilla transformer, our encoder-decoder architecture takes as input the interacting Hamiltonian, and outputs an autoregressive sequence of qubit measurement probabilities. Its performance is studied in the vicinity of a quantum phase transition in Rydberg atoms in a square lattice array. We explore the ability of the architecture to generalize, by producing groundstate measurements for Hamiltonian parameters not seen in the training set. We focus on examples of physical observables obtained from inference on three different models, trained in fixed compute time on a single NVIDIA A100 GPU. These can act as benchmarks for the scaling of larger RydbergGPT models in the future. Finally, we provide RydbergGPT open source, to aid in the development of foundation models based off of a wide variety of quantum computer interactions and data sets in the future.
• Abstract（参考訳）: 我々は、中性原子配列量子コンピュータの測定結果の学習を目的として、GPT(Generative Pretained Transformer)を導入する。 バニラ変換器をベースとして、我々のエンコーダデコーダアーキテクチャは相互作用するハミルトニアンを入力として、量子ビット測定確率の自己回帰列を出力する。 その性能は、正方格子アレイ内のリドベルク原子の量子相転移の近傍で研究されている。 我々は、トレーニングセットにないハミルトンパラメータの基底状態測定を作成することによって、アーキテクチャが一般化する能力について検討する。 我々は,NVIDIA A100 GPUを1つのGPUで固定計算時間でトレーニングした,3つの異なるモデルに対する推論から得られる物理オブザーバブルの例に注目した。 これらは将来、より大きなRydbergGPTモデルのスケーリングのベンチマークとして機能する。 最後に、RydbergGPTオープンソースを提供し、将来、様々な量子コンピュータの相互作用とデータセットに基づく基礎モデルの開発を支援する。

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