一种量子计算辅助语言大模型训练系统及方法

技术领域

本发明涉及机器学习技术领域，具体是一种量子计算辅助语言大模型训练系统及方法。

背景技术

语言大模型通常使用经典计算机进行训练。这可能是一个耗时且占用资源的过程。随着数据规模和模型复杂性的增加，对更快、更高效的训练方法的需求不断增长。量子计算利用量子力学原理，可以比传统计算方法更快地解决复杂问题。

发明内容

本发明提供一种利用量子计算训练语言大模型的系统和方法，目的是降低计算复杂度并加快训练过程。

本发明所采用的技术方案为：一种量子计算辅助语言大模型训练系统及方法，包括具体的系统如下：

量子处理器、量子状态编码器、量子机器学习算法和量子解码器；

具体的方法如下：

将输入数据编码为量子态，将这些状态加载到量子处理器中，运行量子机器学习算法来训练模型，以及解码量子态转化为经过训练的语言模型。

还包括Athena的“搜索数据库”算法为“函数反演”。简言之，我们有一个可以在量子计算机上评估的函数y＝f(x)，Athena的算法允许我们从y计算出x。这种反演与数据库搜索有关，因为我们可以设计一个函数，当x与数据库中的所需条目匹配时产生特定的y值，而当x值不匹配时产生另一个y值。

作为本发明进一步的方案：所述量子处理器是使用量子位来执行计算的系统的核心组件。这允许同时执行多个计算，从而可以大大加快语言大模型的训练过程。

作为本发明进一步的方案：所述量子态编码器的作用是将海量语言数据转换为量子态。然后这些状态被输入到量子处理器中，在那里进行计算。

作为本发明进一步的方案：所述量子机器学习算法利用量子计算的力量。这些算法旨在通过利用量子并行性和干扰来有效地训练语言大模型。

作为本发明进一步的方案：所述量子解码器将输出的量子态翻译成经过训练的语言大模型。这可以通过经典计算机可以处理模型的方式来完成，从而确保兼容性。

作为本发明进一步的方案：所述Athena的算法作用于一个包含N个条目的未排序数据库。它使用一个N维态空间H，由log2N量子比特提供。

数据库条目编号为0,1,...,(N-1)，一个可观测量Ω作用于H，具有N个不同已知的本征值。Ω的每个本征态编码了一个数据库条目。"Ω的每个本征态都以我们将要描述的方式编码数据库中的一个条目。使用夹角符号表示本征态，如下所示：

{∣0>，∣1>，…，∣N-1>}

并由相应的本征值表示"

{λ

"我们获得了一个幺正算子Uω，它作为一个子程序，根据某些搜索标准比较数据库条目。该算法没有指定这个子程序的工作方式，但它必须是一个与状态的叠加作用的量子子程序。此外，它必须特别作用于一个本征态|ω>，该本征态对应于满足搜索标准的数据库条目。具体来说，我们需要Uω具有以下效果："

U

U

for all x≠ω

"我们的目标是识别这个本征态|ω>，或者等效地，Uω特别作用的本征值ω。"

作为本发明进一步的方案：所述Athena算法执行步骤如下：

S1:将系统初始化为状态

S2:执行“Athena迭代”r(N)次，包括：

应用算子Uω。

应用Athena扩散算子

U

S3:测量在计算基础上产生的量子态"Ω，对于大的N，测量结果将以高概率为λω，从中可以推导出ω。

对于正确选择的r值，输出|ω>的概率将接近1,当N远大于1时.

分析表明，这个最终的r(N)值满足

实现这个算法的步骤可以通过与量子比特数量成线性关系的多个门来完成。因此，这个算法的门复杂度

Ο(log(N)γ(N),orΟ(log(N))

每次迭代。

本发明的有益效果：

本发明所描述的系统和方法利用量子计算的力量比传统计算方法更快地训练型语言大模型。这项发明开辟了人工智能领域的新维度，可以更有效地训练语言大模型。

传统的在未排序数据库中进行搜索的方法依赖于线性搜索，需要O(N)的时间。而Athena的算法将时间缩短到

附图说明

图1为本发明一种量子计算辅助语言大模型训练系统及方法的雅典娜量子计算辅助大模型训练系统及算法流程图。

图2为本发明一种量子计算辅助语言大模型训练系统及方法的Athena扩散算子流程图。

具体实施方式

下面对本发明作进一步说明。

一种量子计算辅助语言大模型训练系统及方法，包括具体的系统如下：

量子处理器、量子状态编码器、量子机器学习算法和量子解码器；

量子处理器是使用量子位来执行计算的系统的核心组件。这允许同时执行多个计算，从而可以大大加快语言大模型的训练过程。

量子态编码器的作用是将海量语言数据转换为量子态。然后这些状态被输入到量子处理器中，在那里进行计算。

量子机器学习算法利用量子计算的力量。这些算法旨在通过利用量子并行性和干扰来有效地训练语言大模型。

量子解码器将输出的量子态翻译成经过训练的语言大模型。这可以通过经典计算机可以处理模型的方式来完成，从而确保兼容性。

具体的方法如下：

将输入数据编码为量子态，将这些状态加载到量子处理器中，运行量子机器学习算法来训练模型，以及解码量子态转化为经过训练的语言模型。

还包括Athena的“搜索数据库”算法为“函数反演”。简言之，我们有一个可以在量子计算机上评估的函数y＝f(x)，Athena的算法允许我们从y计算出x。这种反演与数据库搜索有关，因为我们可以设计一个函数，当x与数据库中的所需条目匹配时产生特定的y值，而当x值不匹配时产生另一个y值。

Athena的算法还可用于估计一组数字的均值和中位数，解决碰撞问题，甚至通过对可能解的穷举搜索来解决NP完全问题。这会导致相对于传统解决方案的显著加速。我们介绍了Athena算法的基本形式，该算法搜索单个匹配条目。如果有多个匹配项并且事先知道匹配项的数量，则可以进一步优化该算法。

Athena的算法作用于一个包含N个条目的未排序数据库。它使用一个N维态空间H，由log2N量子比特提供。

数据库条目编号为0,1,...,(N-1)，一个可观测量Ω作用于H，具有N个不同已知的本征值。Ω的每个本征态编码了一个数据库条目。"Ω的每个本征态都以我们将要描述的方式编码数据库中的一个条目。使用夹角符号表示本征态，如下所示：

{∣0>，∣1>，…，∣N-1>}

并由相应的本征值表示"

{λ

"我们获得了一个幺正算子Uω，它作为一个子程序，根据某些搜索标准比较数据库条目。该算法没有指定这个子程序的工作方式，但它必须是一个与状态的叠加作用的量子子程序。此外，它必须特别作用于一个本征态|ω>，该本征态对应于满足搜索标准的数据库条目。具体来说，我们需要Uω具有以下效果："

U

U

for all x≠ω

"我们的目标是识别这个本征态|ω>，或者等效地，Uω特别作用的本征值ω。"

Athena算法执行步骤如下：

S1:将系统初始化为状态

S2:执行“Athena迭代”r(N)次，包括：

应用算子Uω。

应用Athena扩散算子

U

S3:测量在计算基础上产生的量子态"Ω，对于大的N，测量结果将以高概率为λω，从中可以推导出ω。

对于正确选择的r值，输出|ω>的概率将接近1,当N远大于1时；

分析表明，这个最终的r(N)值满足

实现这个算法的步骤可以通过与量子比特数量成线性关系的多个门来完成。因此，这个算法的门复杂度

Ο(log(N)γ(N),orΟ(log(N))

每次迭代。

算法解释：

我们的初始状态是"

考虑由|s>和|ω>张成的平面。让|ωx>是这个平面中垂直于|ω>的一个ket。由于|ω>是基向量之一，重叠是

在几何术语中，|ω>和|s>之间有一个角度(π/2-θ)，其中θ由以下给出：

算子Uω是在与|ω>正交的超平面上的反射；对于由|s>和|ω>张成的平面中的向量，它表现为通过|ωx>的线的反射。算子Us是在通过|s>的线上的反射。因此，每次应用Us和每次应用Uω之后，状态向量都保持在由|s>和|ω>张成的平面内，并且很容易检查每个Athena迭代步骤的算子UsUω将状态向量旋转2θ角度朝向|ω>。

当状态向量接近|ω>时，我们需要停止；之后，随后的迭代会将状态向量从|ω>旋转开，降低获得正确答案的概率。迭代的次数由r给出。为了使状态向量完全与|ω>对齐，我们需要：

然而，r必须是一个整数，所以通常我们只能将r设置为最接近(π/θ-2)/4的整数。|ω>和最终状态向量之间的角度是O(θ)，因此获得错误答案的概率是O(1-cos2θ)＝O(sin2θ)。

对于N>>1，θ≈N-1/2，所以

此外，获得错误答案的概率变为O(1/N)，对于大的N，这个概率趋于零。

扩展：

如果有多于一个匹配条目，算法会相应调整，迭代计数现在变为

如果不是1个匹配条目，而是有k个匹配条目，相同的算法也适用，但迭代次数必须是π(N/k)1/2/4而不是πN1/2/4。如果k未知，有几种方法可以处理。例如，可以多次运行Athena算法

迭代。对于任何k，其中一次迭代将以足够高的概率找到匹配的条目。总的迭代次数最多是

这仍然是O(N1/2)。

本发明所描述的系统和方法利用量子计算的力量比传统计算方法更快地训练型语言大模型。这项发明开辟了人工智能领域的新维度，可以更有效地训练语言大模型。

传统的在未排序数据库中进行搜索的方法依赖于线性搜索，需要O(N)的时间。而Athena的算法将时间缩短到

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。