論文の概要: Enhancing LLM-based Quantum Code Generation with Multi-Agent Optimization and Quantum Error Correction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14557v1
- Date: Sun, 20 Apr 2025 10:06:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-29 23:47:02.385076
- Title: Enhancing LLM-based Quantum Code Generation with Multi-Agent Optimization and Quantum Error Correction
- Title（参考訳）: マルチエージェント最適化と量子エラー補正によるLLMに基づく量子コード生成の強化
- Authors: Charlie Campbell, Hao Mark Chen, Wayne Luk, Hongxiang Fan,
- Abstract要約: 量子プログラムのためのマルチエージェントコード生成を探求する第一歩を踏み出す。
量子誤り訂正などの量子設計におけるユニークな最適化を同定することにより、新しいマルチエージェントフレームワークを導入する。
我々は,各最適化が生成したコードの精度に与える影響を計測するテストスイートを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.577219401804676
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multi-agent frameworks with Large Language Models (LLMs) have become promising tools for generating general-purpose programming languages using test-driven development, allowing developers to create more accurate and robust code. However, their potential has not been fully unleashed for domain-specific programming languages, where specific domain exhibits unique optimization opportunities for customized improvement. In this paper, we take the first step in exploring multi-agent code generation for quantum programs. By identifying the unique optimizations in quantum designs such as quantum error correction, we introduce a novel multi-agent framework tailored to generating accurate, fault-tolerant quantum code. Each agent in the framework focuses on distinct optimizations, iteratively refining the code using a semantic analyzer with multi-pass inference, alongside an error correction code decoder. We also examine the effectiveness of inference-time techniques, like Chain-of-Thought (CoT) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) in the context of quantum programming, uncovering observations that are different from general-purpose code generation. To evaluate our approach, we develop a test suite to measure the impact each optimization has on the accuracy of the generated code. Our findings indicate that techniques such as structured CoT significantly improve the generation of quantum algorithms by up to 50%. In contrast, we have also found that certain techniques such as RAG show limited improvement, yielding an accuracy increase of only 4%. Moreover, we showcase examples of AI-assisted quantum error prediction and correction, demonstrating the effectiveness of our multi-agent framework in reducing the quantum errors of generated quantum programs.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を備えたマルチエージェントフレームワークは、テスト駆動開発を使用して汎用プログラミング言語を生成するための有望なツールとなり、開発者はより正確で堅牢なコードを作成することができる。
しかし、特定のドメインがカスタマイズされた改善のためのユニークな最適化の機会を示すドメイン特化プログラミング言語には、そのポテンシャルが完全には開かれていない。
本稿では,量子プログラムのためのマルチエージェントコード生成の第一ステップについて述べる。
量子誤り訂正などの量子設計におけるユニークな最適化を同定することにより、正確なフォールトトレラントな量子コードを生成するのに適した、新しいマルチエージェントフレームワークを導入する。
フレームワーク内の各エージェントは、エラー訂正コードデコーダとともに、マルチパス推論を備えたセマンティックアナライザを使用してコードを反復的に洗練する、異なる最適化に焦点を当てている。
また、汎用コード生成とは異なる観測結果を明らかにするために、量子プログラミングの文脈において、Chain-of-Thought(CoT)やRetrieval-Augmented Generation(RAG)のような推論時間技術の有効性についても検討する。
提案手法を評価するため,各最適化が生成したコードの精度に与える影響を評価するテストスイートを開発した。
以上の結果から,構造化CoTなどの手法によって量子アルゴリズムの生成が最大50%向上することが示唆された。
対照的に、RAGのような特定の手法では改善が限られており、精度は4%に過ぎなかった。
さらに、AIによる量子エラー予測と修正の例を示し、生成した量子プログラムの量子エラーを低減するためのマルチエージェントフレームワークの有効性を示す。
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