論文の概要: A Survey of Quantum Transformers: Architectures, Challenges and Outlooks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03192v4
- Date: Mon, 30 Jun 2025 06:02:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-01 19:22:02.0792
- Title: A Survey of Quantum Transformers: Architectures, Challenges and Outlooks
- Title（参考訳）: 量子トランスのサーベイ:アーキテクチャ、課題、展望
- Authors: Hui Zhang, Qinglin Zhao, Mengchu Zhou, Li Feng, Dusit Niyato, Shenggen Zheng, Lin Chen,
- Abstract要約: 量子変換器は古典変換器の表現力と量子コンピューティングの計算上の利点を統合する。
2022年以降、この地域の研究は急速に拡大し、様々な技術パラダイムや初期の応用がもたらされた。
本稿では,量子トランスモデルの包括的,体系的,詳細な調査を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.4736481748099
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Transformers integrate the representational power of classical Transformers with the computational advantages of quantum computing. Since 2022, research in this area has rapidly expanded, giving rise to diverse technical paradigms and early applications. To address the growing need for consolidation, this paper presents the first comprehensive, systematic, and in-depth survey of quantum Transformer models. First, we delineate the research scope, focusing on improving Transformer parts with quantum methods, and introduce foundational concepts in classical Transformers and quantum machine learning. Then we organize existing studies into two main paradigms: PQC-based and QLA-based, with PQC-based paradigm further divided into QKV-only Quantum Mapping, Quantum Pairwise Attention, Quantum Holistic Attention. and Quantum-Assisted Optimization, analyzing their core mechanisms and architectural traits. We also summarize empirical results that demonstrate preliminary quantum advantages, especially on small-scale tasks or resource-constrained settings. Following this, we examine key technical challenges, such as complexity-resource trade-offs, scalability and generalization limitations, and trainability issues including barren plateaus, and provide potential solutions, including quantumizing classical transformer variants with lower complexity, hybrid designs, and improved optimization strategies. Finally, we propose several promising future directions, e.g., scaling quantum modules into large architectures, applying quantum Transformers to domains with inherently quantum data (e.g., physics, chemistry), and developing theory-driven designs grounded in quantum information science. This survey will help researchers and practitioners quickly grasp the overall landscape of current quantum Transformer research and promote future developments in this emerging field.
- Abstract（参考訳）: 量子変換器は古典変換器の表現力と量子コンピューティングの計算上の利点を統合する。
2022年以降、この地域の研究は急速に拡大し、様々な技術パラダイムや初期の応用がもたらされた。
そこで本研究では,量子トランスフォーマーモデルの包括的,体系的,詳細な調査を行う。
まず、量子法でトランスフォーマーを改良することに焦点を当て、古典的なトランスフォーマーと量子機械学習の基礎概念を紹介する。
そして、既存の研究をPQCベースとQLAベースの2つの主要なパラダイムに分類し、PQCベースのパラダイムを更にQKVのみの量子マッピング、量子ペアワイドアテンション、量子完全アテンションに分割する。
そしてQuantum-Assisted Optimizationは、コアメカニズムとアーキテクチャ特性を分析します。
また、予備的な量子的優位性を示す実証的な結果、特に小規模タスクやリソース制約された設定について要約する。
これに続いて,複雑性とリソースのトレードオフ,スケーラビリティと一般化の限界,不規則な高原を含むトレーニング可能性の問題といった重要な技術的課題について検討し,複雑性の低い古典的変圧器の量子化,ハイブリッド設計,最適化戦略の改善など,潜在的なソリューションを提供する。
最後に、量子モジュールを大規模アーキテクチャにスケーリングしたり、量子データ(物理、化学など)を持つ領域に量子トランスフォーマーを適用したり、量子情報科学に基づく理論駆動設計を開発するなど、将来有望ないくつかの方向性を提案する。
この調査は、研究者や実践者が現在の量子トランスフォーマー研究の全体像を素早く把握し、この新興分野における将来の発展を促進するのに役立つ。
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