論文の概要: Separating quantum circuits from classical LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.03962v1
- Date: Tue, 04 Aug 2026 17:28:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-05 15:30:23.299675
- Title: Separating quantum circuits from classical LLMs
- Title（参考訳）: 古典的LLMからの量子回路の分離
- Abstract要約: 低深度量子計算と古典言語モデルアーキテクチャの非条件分離を実証する。
我々の研究は、大規模言語モデルの時代における量子優位の研究を始める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.986556069071589
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern large language models - transformers and diffusion language models - are built around two canonical algorithmic tasks: prediction and generation. We prove unconditional separations between low-depth quantum computation and the corresponding bounded-resource classical language-model architectures in both regimes. Concretely, we exhibit the following: 1. Distributional separation. We give a distribution that is sampleable by $\textsf{QNC}^0$ circuits (i.e., a family of constant-depth quantum circuits consisting of bounded fan-in gates) that no constant-round diffusion language model ($\textsf{DLM}$) with shallow scheduling and denoising can sample within constant distance, even when allowed sublinear chain-of-thought and output-token revision/remasking events, the very features modern $\textsf{DLM}$s rely on. 2. Functional separation. We exhibit a function computable in $\land \circ \textsf{QNC}^0[\log\log n]$ (i.e., a family of O$(\log\log n)$-depth $\textsf{QNC}^0$ circuits, where $n$ is the input length, followed by a single classical $\mathsf{AND}$ gate) such that any constant-depth decoder-only transformer computing the function must be large: it would have to have width $n^{Ω(1)}$. Together, our work initiates the study of quantum advantage in the era of large language models.
- Abstract（参考訳）: 現代の大規模言語モデル - トランスフォーマーと拡散言語モデル - は、予測と生成という2つの標準的なアルゴリズムタスクを中心に構築されている。
我々は,低深度量子計算とそれに対応する有界リソース古典言語モデルアーキテクチャの非条件分離を両レシスタンスで証明する。
具体的には, 以下に示す。 1. 分布分離。
サブリニア・チェーン・オブ・シークレットおよび出力トーケンリビジョン/リマキングイベントが許される場合でも、浅いスケジューリングとデノベーションを伴う定ラウンド拡散言語モデル(\textsf{DLM}$)が一定の距離でサンプリングできるような分布を$\textsf{QNC}^0$回路(すなわち、有界ファンインゲートからなる定数深度量子回路の族)に与え、現代の$\textsf{DLM}$sが依存する。
2.機能分離
我々は、$\land \circ \textsf{QNC}^0[\log\log n]$ (つまり、O$(\log\log n)$-depth $\textsf{QNC}^0$ circuits, where $n$ is the input length, followed with a single classical $\mathsf{AND}$ gate) で計算可能な関数を示し、任意の定数depthデコーダのみの変換器を計算し、その関数は、幅$n^{Ω(1)}$を持つ必要がある。
共に、我々の研究は、大規模言語モデルの時代における量子優位の研究を開始した。
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