論文の概要: Agent-Q: Fine-Tuning Large Language Models for Quantum Circuit Generation and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11109v2
• Date: Mon, 01 Sep 2025 14:13:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.293198
• Title: Agent-Q: Fine-Tuning Large Language Models for Quantum Circuit Generation and Optimization
• Title（参考訳）: Agent-Q:量子回路生成と最適化のための微調整大言語モデル
• Authors: Linus Jern, Valter Uotila, Cong Yu, Bo Zhao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は、数学、コーディング、科学報告の分析を含む複雑な問題において顕著な成果を上げている。 本稿では,量子回路の生成と最適化を行うLLMファインチューニングシステムであるAgent-Qについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2374261493530065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable outcomes in complex problems, including math, coding, and analyzing large amounts of scientific reports. Yet, few works have explored the potential of LLMs in quantum computing. The most challenging problem is to leverage LLMs to automatically generate quantum circuits at a large scale. Fundamentally, the existing pre-trained LLMs lack the knowledge of quantum circuits. In this paper, we address this challenge by fine-tuning LLMs and injecting the domain-specific knowledge of quantum computing. We describe Agent-Q, an LLM fine-tuning system to generate and optimize quantum circuits. In particular, Agent-Q implements the mechanisms to generate training data sets and constructs an end-to-end pipeline to fine-tune pre-trained LLMs to generate parameterized quantum circuits for various optimization problems. Agent-Q provides 14,000 quantum circuits covering a large spectrum of the quantum optimization landscape: 12 optimization problem instances and their optimized QAOA, VQE, and adaptive VQE circuits. Based thereon, Agent-Q fine-tunes LLMs and constructs syntactically correct parametrized quantum circuits in OpenQASM 3.0. We have evaluated the quality of the LLM-generated circuits and parameters by comparing them to the optimized expectation values and distributions. Experimental results show superior performance of Agent-Q, compared to several state-of-the-art LLMs and better parameters than random. Agent-Q can be integrated into an agentic workflow, and the generated parametrized circuits with initial parameters can be used as a starting point for further optimization, e.g., as templates in quantum machine learning and as benchmarks for compilers and hardware.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、数学、コーディング、大量の科学的報告の分析を含む複雑な問題において顕著な結果を得た。 しかし、量子コンピューティングにおけるLLMの可能性を探る研究はほとんどない。 最も難しい問題は、LLMを利用して量子回路を大規模に自動生成することである。 基本的に、既存の事前訓練されたLLMは量子回路の知識を欠いている。 本稿では、LLMを微調整し、量子コンピューティングの領域固有の知識を注入することで、この問題に対処する。 本稿では,量子回路の生成と最適化を行うLLMファインチューニングシステムであるAgent-Qについて述べる。 特に、Agent-Qは、トレーニングデータセットを生成するメカニズムを実装し、様々な最適化問題のためのパラメータ化量子回路を生成するために、訓練済みのLLMを微調整するためのエンドツーエンドパイプラインを構築する。 Agent-Qは、12の最適化問題インスタンスとその最適化QAOA、VQE、適応VQE回路を含む、量子最適化ランドスケープの広いスペクトルをカバーする14,000の量子回路を提供する。 エージェントQファインチューンLSMをベースとして、OpenQASM 3.0でシンタクティックに正しいパラメトリゼーション量子回路を構築している。 我々は、LLM生成回路とパラメータの品質を、最適化された期待値と分布と比較することで評価した。 実験結果から, エージェントQの性能は, 最先端のLLMに比べて優れ, パラメータもランダムよりも優れていた。 Agent-Qはエージェントワークフローに統合することができ、生成した初期パラメータを持つパラメトリック回路は、量子機械学習のテンプレートやコンパイラやハードウェアのベンチマークとして、さらなる最適化の出発点として使用できる。

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