論文の概要: Quantum LLMs Using Quantum Computing to Analyze and Process Semantic Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.02619v1
• Date: Tue, 02 Dec 2025 10:28:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-03 21:04:45.824579
• Title: Quantum LLMs Using Quantum Computing to Analyze and Process Semantic Information
• Title（参考訳）: 量子コンピューティングを用いた量子LLMによる意味情報の解析と処理
• Authors: Timo Aukusti Laine,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの埋め込みを解析するための量子コンピューティング手法を提案する。 我々は、量子力学原理を用いた複雑な値表現と意味関係のモデル化を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a quantum computing approach to analyzing Large Language Model (LLM) embeddings, leveraging complex-valued representations and modeling semantic relationships using quantum mechanical principles. By establishing a direct mapping between LLM semantic spaces and quantum circuits, we demonstrate the feasibility of estimating semantic similarity using quantum hardware. One of the key results is the experimental calculation of cosine similarity between Google Sentence Transformer embeddings using a real quantum computer, providing a tangible demonstration of a quantum approach to semantic analysis. This work reveals a connection between LLMs and quantum mechanics, suggesting that these principles can offer new perspectives on semantic representation and processing, and paving the way for future development of quantum algorithms for natural language processing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Model (LLM) の埋め込みを解析し,複雑な数値表現を活用し,量子力学原理を用いた意味関係をモデル化する量子コンピューティング手法を提案する。 LLM意味空間と量子回路の直接マッピングを確立することにより、量子ハードウェアを用いた意味的類似性の推定の可能性を示す。 主要な成果の1つは、実量子コンピュータを用いてGoogle Sentence Transformer埋め込み間のコサイン類似性を実験的に計算し、意味解析への量子アプローチの具体的な実演を提供することである。 この研究は、LLMと量子力学の関連を明らかにし、これらの原理が意味表現と処理の新しい視点を提供し、自然言語処理のための量子アルゴリズムの今後の発展の道を開くことを示唆している。

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