論文の概要: Architecture for a Trustworthy Quantum Chatbot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04875v1
• Date: Thu, 06 Mar 2025 16:43:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:24:24.714965
• Title: Architecture for a Trustworthy Quantum Chatbot
• Title（参考訳）: 信頼できる量子チャットボットのためのアーキテクチャ
• Authors: Yaiza Aragonés-Soria, Manuel Oriol,
• Abstract要約: この記事では、いくつかの機能拡張を提供するC4Qの最新バージョン(2.0)について説明する。 C4Q 2.0 の分類 LLM はほぼ完全である。 この評価は、C4Q 2.0の保守性と正確性を強調する3つの既存のチャットボットによる比較研究から成っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large language model (LLM)-based tools such as ChatGPT seem useful for classical programming assignments. The more specialized the field, the more likely they lack reliability because of the lack of data to train them. In the case of quantum computing, the quality of answers of generic chatbots is low. C4Q is a chatbot focused on quantum programs that addresses this challenge through a software architecture that integrates specialized LLMs to classify requests and specialized question answering modules with a deterministic logical engine to provide trustworthy quantum computing support. This article describes the latest version (2.0) of C4Q, which delivers several enhancements: ready-to-run Qiskit code for gate definitions and circuit operations, expanded features to solve software engineering tasks such as the travelling salesperson problem and the knapsack problem, and a feedback mechanism for iterative improvement. Extensive testing of the backend confirms the system's reliability, while empirical evaluations show that C4Q 2.0's classification LLM reaches near-perfect accuracy. The evaluation of the result consists in a comparative study with three existing chatbots highlighting C4Q 2.0's maintainability and correctness, reflecting on how software architecture decisions, such as separating deterministic logic from probabilistic text generation impact the quality of the results.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのようなLLM(Large Language Model)ベースのツールは、古典的なプログラミングの代入に役立ちそうだ。 フィールドを専門化すればするほど、トレーニングするデータが不足しているため、信頼性に欠ける可能性が高くなる。 量子コンピューティングの場合、一般的なチャットボットの回答の品質は低い。 C4Qは、この課題に対処する量子プログラムに焦点を当てたチャットボットで、リクエストを分類するための特殊なLLMと、信頼できる量子コンピューティングサポートを提供する決定論的論理エンジンを備えた特殊な質問応答モジュールを統合したソフトウェアアーキテクチャである。 本稿では,C4Qの最新バージョン(2.0)について述べる。ゲート定義や回路操作のためのQiskitコードの準備,走行セールス担当者問題やknapsack問題といったソフトウェアエンジニアリングタスクの解決のための機能拡張,反復的改善のためのフィードバック機構。 バックエンドの大規模なテストはシステムの信頼性を確認し、実証的な評価ではC4Q 2.0の分類 LLM がほぼ完全であることを示している。 結果の評価は、C4Q 2.0の保守性と正確性を強調する既存の3つのチャットボットとの比較研究からなっており、決定論的論理を確率的テキスト生成から分離するなどのソフトウェアアーキテクチャの決定が結果の質にどのように影響するかを反映している。

関連論文リスト

• Comparative Analysis of Quantum and Classical Support Vector Classifiers for Software Bug Prediction: An Exploratory Study [8.214986715680737]
  本稿では,Quantum Support Vectors (QSVC) のバギーソフトウェアコミット検出への応用について検討する。 提案手法は,QSVCアルゴリズムの大規模データセットをより小さなサブセットに分割することで処理する。 本稿では,これらのモデルからの予測を組み合わせて,テストデータセット全体を検出するアグリゲーション手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T18:53:50Z)
• QICS: Quantum Information Conic Solver [6.281229317487581]
  我々はQICSを紹介した。QICSはPythonで完全に実装されたオープンソースのプリマル・デュアルインテリア・ポイント・ソルバである。 QICSは量子相対エントロピーを含む最適化問題を解くことができる。 我々は、QICSが最先端の量子相対エントロピー計画法よりも優れていることを示す広範な数値実験を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T12:00:24Z)
• Architecting a reliable quantum operating system: microkernel, message passing and supercomputing [55.616364225463066]
  量子オペレーティングシステム(QCOS)は、古典的なハードウェア上で動作する古典的なソフトウェアである。 以下の原則に従ってQCOSを設計すべき理由について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T12:24:55Z)
• Generalization Error Bound for Quantum Machine Learning in NISQ Era -- A Survey [37.69303106863453]
  我々は、NISQ時代における教師付き量子機械学習(QML)の最先端の一般化について、システムマッピング研究(SMS)を実施している。 本研究は,既存の計算プラットフォームを,量子ハードウェア,データセット,最適化手法,文献に見られる境界の共通特性で体系的に要約する。 SMSはまた、NISQ時代のQMLの限界と課題を強調し、分野を前進させる今後の研究の方向性について論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-11T21:17:30Z)
• C4Q: A Chatbot for Quantum [0.0]
  ChatGPTや他の大規模言語モデルは不正確な結果を生成する。 C4Qは、量子プログラムをコーディングする際の基本的な質問に正確に答え、ユーザーを導く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T09:44:45Z)
• Unifying (Quantum) Statistical and Parametrized (Quantum) Algorithms [65.268245109828]
  我々はカーンズのSQオラクルとヴァリアントの弱い評価オラクルからインスピレーションを得ます。 評価クエリから学習するための非条件の下限を出力する,広範かつ直感的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T18:23:21Z)
• QADYNAMICS: Training Dynamics-Driven Synthetic QA Diagnostic for Zero-Shot Commonsense Question Answering [48.25449258017601]
  State-of-the-artはCommonSense Knowledge Basesから構築されたQAペア上での微調整言語モデルにアプローチする。 本稿では,QA診断と改善のためのトレーニング動的フレームワークQADYNAMICSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T14:27:34Z)
• QKSAN: A Quantum Kernel Self-Attention Network [53.96779043113156]
  量子カーネル法(Quantum Kernel Methods, QKM)のデータ表現能力とSAMの効率的な情報抽出能力を組み合わせた量子カーネル自己認識機構(Quantum Kernel Self-Attention Mechanism, QKSAM)を導入する。 量子カーネル自己保持ネットワーク(QKSAN)フレームワークは,DMP(Dederred Measurement Principle)と条件測定技術を巧みに組み込んだQKSAMに基づいて提案されている。 4つのQKSANサブモデルはPennyLaneとIBM Qiskitプラットフォームにデプロイされ、MNISTとFashion MNISTのバイナリ分類を実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-25T15:08:19Z)
• Improving Text Matching in E-Commerce Search with A Rationalizable, Intervenable and Fast Entity-Based Relevance Model [78.80174696043021]
  エンティティベース関連モデル(EBRM)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 この分解により、高精度にクロスエンコーダQE関連モジュールを使用できる。 また、ユーザログから自動生成されたQEデータによるQEモジュールの事前トレーニングにより、全体的なパフォーマンスが向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-01T15:44:53Z)
• Implications of Deep Circuits in Improving Quality of Quantum Question Answering [0.0]
  SelQA (Selection-based Question Answering) データセットの2つのクラスから質問分類を行った。 また、これらの分類結果を独自のルールベースのQAシステムで利用し、大幅な性能向上を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T10:52:13Z)
• QSAN: A Near-term Achievable Quantum Self-Attention Network [73.15524926159702]
  SAM(Self-Attention Mechanism)は機能の内部接続を捉えるのに長けている。 短期量子デバイスにおける画像分類タスクに対して,新しい量子自己注意ネットワーク(QSAN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T12:22:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。