量子原生语言模型提出并做硬件验证
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量子原生语言模型提出并做硬件验证
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AI 综述
研究提出一种字节级自回归的量子原生语言模型：隐藏状态是一个小型量子寄存器，状态转移为可学习的、以 token 为条件的量子信道，下一字节的概率直接由玻恩规则测量得出，不需要经典词表投影或 softmax。 该研究同时讨论这一架构的耗散记忆与容量限制，并进行硬件验证。论文由 Deniz Yunus Göğüş 发表，发布在 arXiv cs.LG。
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最新进展10月12日 12:00
可训练量子原生语言模型：耗散记忆、容量限制与硬件验证报道时间线
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10月12日
- arXiv cs.LG可训练量子原生语言模型：耗散记忆、容量限制与硬件验证
研究提出字节级自回归语言模型，隐藏状态为小型量子寄存器，转移为可学习的 token 条件量子信道，下一字节概率直接由玻恩规则测量得出，无需经典词表投影或 softmax。
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