論文の概要: PennyLang: Pioneering LLM-Based Quantum Code Generation with a Novel PennyLane-Centric Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02497v2
• Date: Fri, 18 Apr 2025 07:46:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-21 15:46:21.371127
• Title: PennyLang: Pioneering LLM-Based Quantum Code Generation with a Novel PennyLane-Centric Dataset
• Title（参考訳）: PennyLang:新しいペニーレーン中心データセットによるLLMベースの量子コード生成のパイオニア化
• Authors: Abdul Basit, Nouhaila Innan, Haider Asif, Minghao Shao, Muhammad Kashif, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、コード生成、自然言語処理、ドメイン固有の推論において顕著な機能を提供します。 我々は,3,347ペニーレーン固有の量子コードサンプルと文脈記述からなる,新しい高品質なデータセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.826802034066811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) offer remarkable capabilities in code generation, natural language processing, and domain-specific reasoning. However, their application in quantum software development remains underexplored, particularly for PennyLane-a leading framework for hybrid quantum-classical computing. To address this gap, we introduce a novel, high-quality dataset comprising 3,347 PennyLane-specific quantum code samples and contextual descriptions, specifically curated to support LLM training and fine-tuning for quantum code assistance. Our contributions are threefold: (1) the automatic construction and open-source release of a comprehensive PennyLane dataset derived from textbooks, official documentation, and open-source repositories; (2) a structured methodology for data curation, annotation, and formatting to enhance LLM usability and relevance; and (3) a rigorous evaluation of code generation capabilities using both baseline Retrieval-Augmented Generation (RAG) and a GraphRAG-enhanced pipeline. Using the PennyLang framework, we demonstrate that GraphRAG, when applied to a GPT-4o Mini model, substantially outperforms standard prompting and baseline RAG. Accuracy improves from 20.5% (without RAG) to 58.2% with GraphRAG, showcasing its effectiveness in reducing hallucinations and improving code correctness in quantum programming tasks. Compared to prior efforts focused largely on Qiskit, our work expands LLM-based assistance to the PennyLane ecosystem, contributing practical tools and reproducible methodologies for advancing AI-assisted quantum software development.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、コード生成、自然言語処理、ドメイン固有の推論において顕著な機能を提供します。 しかしながら、量子ソフトウェア開発における彼らの応用は、特にハイブリッド量子古典コンピューティングの先駆的フレームワークであるPennyLaneにとって、まだ未定である。 このギャップに対処するために,3,347ペニーレーン固有の量子コードサンプルと文脈記述を含む,新しい高品質なデータセットを導入する。 1)教科書,公式資料,オープンソースリポジトリから派生した包括的PennyLaneデータセットの自動構築とオープンソースリリース,(2)LLMのユーザビリティと妥当性を高めるためのデータキュレーション,アノテーション,フォーマットのための構造化方法論,(3)ベースラインのRetrieval-Augmented Generation(RAG)とGraphRAG強化パイプラインの両方を使用したコード生成機能の厳密な評価。 我々はPennyLangフレームワークを用いて、GPT-4o Miniモデルに適用されたGraphRAGが標準プロンプトとベースラインRAGを大幅に上回っていることを示す。 精度は20.5%(RAGなし)から58.2%(GraphRAG)に向上し、幻覚の低減と量子プログラミングタスクにおけるコードの正当性の向上に効果を示している。 Qiskitを中心にした以前の取り組みと比較して、当社の作業はLLMベースの支援をPennyLaneエコシステムに拡張し、AI支援量子ソフトウェア開発を進めるための実用的なツールと再現可能な方法論に貢献しています。

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