論文の概要: Exploring LLM-Driven Explanations for Quantum Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19028v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 18:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 04:50:50.838781
• Title: Exploring LLM-Driven Explanations for Quantum Algorithms
• Title（参考訳）: 量子アルゴリズムのためのLCM駆動記述の探索
• Authors: Giordano d'Aloisio, Sophie Fortz, Carol Hanna, Daniel Fortunato, Avner Bensoussan, Eñaut Mendiluze Usandizaga, Federica Sarro,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは、アルゴリズムの設計と実装に大きな変化をもたらす、急速に成長する新しいプログラミングパラダイムである。 量子アルゴリズムを理解するには物理と数学の知識が必要です。 この研究は、LLMが開発者の量子コード理解をどのようにサポートできるかを初めて分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.391726065421361
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: Quantum computing is a rapidly growing new programming paradigm that brings significant changes to the design and implementation of algorithms. Understanding quantum algorithms requires knowledge of physics and mathematics, which can be challenging for software developers. Aims: In this work, we provide a first analysis of how LLMs can support developers' understanding of quantum code. Method: We empirically analyse and compare the quality of explanations provided by three widely adopted LLMs (Gpt3.5, Llama2, and Tinyllama) using two different human-written prompt styles for seven state-of-the-art quantum algorithms. We also analyse how consistent LLM explanations are over multiple rounds and how LLMs can improve existing descriptions of quantum algorithms. Results: Llama2 provides the highest quality explanations from scratch, while Gpt3.5 emerged as the LLM best suited to improve existing explanations. In addition, we show that adding a small amount of context to the prompt significantly improves the quality of explanations. Finally, we observe how explanations are qualitatively and syntactically consistent over multiple rounds. Conclusions: This work highlights promising results, and opens challenges for future research in the field of LLMs for quantum code explanation. Future work includes refining the methods through prompt optimisation and parsing of quantum code explanations, as well as carrying out a systematic assessment of the quality of explanations.
• Abstract（参考訳）: 背景: 量子コンピューティングは急速に成長する新しいプログラミングパラダイムであり、アルゴリズムの設計と実装に大きな変化をもたらす。 量子アルゴリズムを理解するには物理と数学の知識が必要です。 Aims: この研究では、LLMが開発者の量子コード理解をどのようにサポートするか、最初の分析を行います。 方法:7つの最先端量子アルゴリズムのための2つの異なる人書きプロンプトスタイルを用いて,広く採用されている3つのLLM(Gpt3.5,Llama2,Tinyllama)による説明の質を実証的に分析し,比較する。 また、LLMの説明が複数のラウンドでどれだけ一貫したものであるか、LLMが量子アルゴリズムの既存の記述を改善する方法について分析する。 結果: Llama2はスクラッチから最高の品質説明を提供する一方、Gpt3.5は既存の説明を改善するのに最適なLLMとして登場した。 さらに,少量のコンテキストをプロンプトに追加することで,説明の質が大幅に向上することを示す。 最後に,複数のラウンドにおける説明の質的・統語的一貫性について考察する。 結論: この研究は有望な結果を強調し、量子コード説明のためのLLMの分野における今後の研究の課題を開放する。 今後の作業には、量子コード説明の迅速な最適化と解析を通じてメソッドを精査することや、説明の質を体系的に評価することが含まれる。

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