論文の概要: Hybrid Quantum Transformer for Language Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10653v1
• Date: Sun, 02 Nov 2025 10:17:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-23 18:31:12.221641
• Title: Hybrid Quantum Transformer for Language Generation
• Title（参考訳）: 言語生成のためのハイブリッド量子変換器
• Authors: Desheng Kong, Xiangshuo Cui, Jiaying Jin, Jing Xu, Donglin Wang,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語生成のための最初のハイブリッド量子古典型大言語モデルであるHyQuTについて述べる。 提案アーキテクチャは,変分量子回路(VQC)を8Mと150MのパラメータスケールでTransformerフレームワークに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.00368308390792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although quantum computing has been increasingly applied to replace classical computation, most existing quantum or hybrid models remain confined to simple tasks, with no successful application to large-scale natural language generation to date. In this work, we present the first hybrid quantum-classical large language model (LLM) for natural language generation, HyQuT, capable of performing coherent and context-aware dialogue. The proposed architecture integrates variational quantum circuits (VQCs) into the Transformer framework at both 8M and 150M parameter scales. Experimental results show that a minimal number of qubits (10 qubits with 80 quantum gates) can replace about 10% of the classical parameters in the 150M-parameter model, while achieving comparable convergence stability and generation quality. This study provides an early demonstration of the feasibility of integrating quantum computing to large-scale generative language models.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは古典的な計算を置き換えるためにますます応用されてきたが、既存の量子モデルやハイブリッドモデルは依然として単純なタスクに限られており、大規模な自然言語生成には成功していない。 本研究では,自然言語生成のための最初のハイブリッド量子古典型大言語モデルであるHyQuTについて述べる。 提案アーキテクチャは,変分量子回路(VQC)を8Mと150MのパラメータスケールでTransformerフレームワークに統合する。 実験の結果、最小数の量子ビット(80量子ゲートを持つ10量子ビット)は150Mパラメータモデルの古典的パラメータの約10%を置き換えることができ、コンバージェンス安定性と生成品質を同等に達成できることが示された。 この研究は、量子コンピューティングを大規模生成言語モデルに統合する可能性の早期実証を提供する。

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