【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及機器學習，具體是一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法。
技術介紹
1、語言大模型通常使用經典計算機進行訓練。這可能是一個耗時且占用資源的過程。隨著數據規模和模型復雜性的增加，對更快、更高效的訓練方法的需求不斷增長。量子計算利用量子力學原理，可以比傳統計算方法更快地解決復雜問題。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種利用量子計算訓練語言大模型的系統和方法，目的是降低計算復雜度并加快訓練過程。
2、本專利技術所采用的技術方案為：一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，包括具體的系統如下：
3、量子處理器、量子狀態編碼器、量子機器學習算法和量子解碼器；
4、具體的方法如下：
5、將輸入數據編碼為量子態，將這些狀態加載到量子處理器中，運行量子機器學習算法來訓練模型，以及解碼量子態轉化為經過訓練的語言模型。
6、還包括athena的“搜索數據庫”算法為“函數反演”。簡言之，我們有一個可以在量子計算機上評估的函數y＝f(x)，athena的算法允許我們從y計算出x。這種反演與數據庫搜索有關，因為我們可以設計一個函數，當x與數據庫中的所需條目匹配時產生特定的y值，而當x值不匹配時產生另一個y值。
7、作為本專利技術進一步的方案：所述量子處理器是使用量子位來執行計算的系統的核心組件。這允許同時執行多個計算，從而可以大大加快語言大模型的訓練過程。
8、作為本專利技術進一步的方案：所述量子態編碼器的
9、作為本專利技術進一步的方案：所述量子機器學習算法利用量子計算的力量。這些算法旨在通過利用量子并行性和干擾來有效地訓練語言大模型。
10、作為本專利技術進一步的方案：所述量子解碼器將輸出的量子態翻譯成經過訓練的語言大模型。這可以通過經典計算機可以處理模型的方式來完成，從而確保兼容性。
11、作為本專利技術進一步的方案：所述athena的算法作用于一個包含n個條目的未排序數據庫。它使用一個n維態空間h，由log2n量子比特提供。
12、數據庫條目編號為0,1,...,(n-1)，一個可觀測量ω作用于h，具有n個不同已知的本征值。ω的每個本征態編碼了一個數據庫條目。"ω的每個本征態都以我們將要描述的方式編碼數據庫中的一個條目。使用夾角符號表示本征態，如下所示：
13、{∣0>，∣1>，…，∣n-1>}
14、并由相應的本征值表示"
15、{λ0,λ1,…,λn-1}
16、"我們獲得了一個幺正算子uω，它作為一個子程序，根據某些搜索標準比較數據庫條目。該算法沒有指定這個子程序的工作方式，但它必須是一個與狀態的疊加作用的量子子程序。此外，它必須特別作用于一個本征態|ω>，該本征態對應于滿足搜索標準的數據庫條目。具體來說，我們需要uω具有以下效果："
17、uω|ω>＝-|ω>
18、uω|x>＝-|x>
19、for?all?x≠ω
20、"我們的目標是識別這個本征態|ω>，或者等效地，uω特別作用的本征值ω。"
21、作為本專利技術進一步的方案：所述athena算法執行步驟如下：
22、s1:將系統初始化為狀態
23、
24、s2:執行“athena迭代”r(n)次，包括：
25、應用算子uω。
26、應用athena擴散算子
27、us＝2|s〉〈s|-i
28、s3:測量在計算基礎上產生的量子態"ω，對于大的n，測量結果將以高概率為λω，從中可以推導出ω。
29、對于正確選擇的r值，輸出|ω>的概率將接近1,當n遠大于1時.
30、分析表明，這個最終的r(n)值滿足
31、
32、實現這個算法的步驟可以通過與量子比特數量成線性關系的多個門來完成。因此，這個算法的門復雜度
33、ο(log(n)γ(n),orο(log(n))
34、每次迭代。
35、本專利技術的有益效果：
36、本專利技術所描述的系統和方法利用量子計算的力量比傳統計算方法更快地訓練型語言大模型。這項專利技術開辟了人工智能領域的新維度，可以更有效地訓練語言大模型。
37、傳統的在未排序數據庫中進行搜索的方法依賴于線性搜索，需要o(n)的時間。而athena的算法將時間縮短到這標志著為此目的量子算法設計的效率的頂點。與某些提供指數級加速的量子算法不同，athena的算法提供的是二次加速,特別是在處理大型數據庫時。athena的算法在內的所有量子計算機算法都具有概率性質，能夠以高概率給出正確答案。通過多次運行算法，可以降低失敗率。
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1.一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：包括具體的系統如下：
2.根據權利要求1所述的一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：所述量子處理器是使用量子位來執行計算的系統的核心組件；這允許同時執行多個計算，從而可以大大加快語言大模型的訓練過程。
3.根據權利要求1所述的一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：所述量子態編碼器的作用是將海量語言數據轉換為量子態；然后這些狀態被輸入到量子處理器中，在那里進行計算。
4.根據權利要求1所述的一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：所述量子機器學習算法利用量子計算的力量；這些算法旨在通過利用量子并行性和干擾來有效地訓練語言大模型。
5.根據權利要求1所述的一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：所述量子解碼器將輸出的量子態翻譯成經過訓練的語言大模型；這可以通過經典計算機可以處理模型的方式來完成，從而確保兼容性。
6.根據權利要求1所述的一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：所述Athena的算
7.根據權利要求6所述的一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：所述Athena算法執行步驟如下：
...【技術特征摘要】
1.一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：包括具體的系統如下：
2.根據權利要求1所述的一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：所述量子處理器是使用量子位來執行計算的系統的核心組件；這允許同時執行多個計算，從而可以大大加快語言大模型的訓練過程。
3.根據權利要求1所述的一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：所述量子態編碼器的作用是將海量語言數據轉換為量子態；然后這些狀態被輸入到量子處理器中，在那里進行計算。
4.根據權利要求1所述的一種量子計算輔助語言大模型訓練系統及方法，其特征在于：所述量子機器學習算法利用量子計算的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：葉淦晟，李智鋼，簡宗楊，許鋒，李文耀，
申請(專利權)人：葉淦晟，
類型：發明
國別省市：
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