摘要
大型语言模型（LLMs）能否理解和推理量子算子？尽管它们在数学和符号推理方面表现卓越，但LLMs在量子表示（如单位矩阵）上仍然存在盲点。本文提出了一种方法，将单位算子映射到LLM的潜在空间，以实现量子和语言输入的统一建模。
我们在Clifford+T电路合成的基础上，基于Pauli旋转门集进行实例化，模型的表现与最先进的方法相竞争，并且随着训练数据的增加，性能持续提升，未出现饱和迹象。我们的方法进一步实现了语言条件下的合成，允许在训练中未见的门约束通过自然语言直接指定。
这项工作为量子感知基础模型铺平了道路，能够原生地解释和推理量子操作，可能在量子编译和算法发现等领域产生更广泛的影响。
博主点评： 本文通过将量子算子与大型语言模型结合，展示了量子计算与自然语言处理的潜在交集，开辟了新的研究方向。同时，方法的有效性和扩展性为未来量子算法的开发奠定了基础，值得持续关注。