꿈의 컴퓨터, 양자 컴퓨팅의 미래를 여는 거대 언어 모델

본 기사는 거대 언어 모델(LLM)을 활용하여 양자 회로를 자동 생성하는 획기적인 연구에 대해 다룹니다. Linus Jern 등 연구진은 14,000개의 양자 회로 데이터셋을 기반으로 LLM을 미세 조정하여 최신 OpenQASM 3.0을 지원하는 양자 회로 생성에 성공했습니다. 이 연구는 양자 컴퓨팅의 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

최근 몇 년 동안 거대 언어 모델(LLM)은 수학, 코딩, 방대한 과학 보고서 분석 등 복잡한 문제 해결에서 놀라운 성과를 거두었습니다. 하지만, 아직까지 양자 컴퓨팅 분야에서 LLM의 잠재력을 탐구한 연구는 미미했습니다. 특히, 대규모로 양자 회로를 자동 생성하는 방법은 가장 어려운 과제 중 하나였습니다.

Linus Jern, Valter Uotila, Cong Yu, Bo Zhao 등 연구진은 이러한 과제에 도전장을 내밀었습니다. 그들의 연구 논문 "Fine-Tuning Large Language Models on Quantum Optimization Problems for Circuit Generation"은 LLM을 fine-tuning하고 양자 컴퓨팅의 특정 지식을 주입하여 이 문제를 해결하는 방법을 제시합니다. 핵심은 양자 최적화 문제를 위한 매개변수화된 양자 회로를 생성하는 사전 훈련된 LLM을 미세 조정하는 end-to-end 파이프라인을 구축하는 것입니다.

연구진은 양자 최적화 영역의 상당 부분을 포괄하는 14,000개의 양자 회로 데이터셋을 준비했습니다. 여기에는 12개의 최적화 문제 인스턴스와 해당 최적화된 QAOA, VQE, 적응형 VQE 회로가 포함됩니다. 놀라운 점은, 미세 조정된 LLM이 최신 OpenQASM 3.0으로 구문적으로 정확한 매개변수화된 양자 회로를 생성할 수 있다는 것입니다. 더욱이, 최적화된 기대값과 분포를 비교하여 매개변수의 품질을 평가한 결과, 미세 조정된 LLM이 최첨단 모델을 능가하고, 매개변수가 무작위보다 훨씬 우수하다는 것을 확인했습니다.

이 연구의 의의는 무엇일까요? LLM이 생성한 매개변수화된 양자 회로와 초기 매개변수는 양자 머신 러닝의 템플릿이나 컴파일러 및 하드웨어의 벤치마크로 사용될 수 있습니다. 즉, 양자 컴퓨팅의 발전에 상당한 기여를 할 잠재력을 지닌 것입니다. 이 연구는 양자 컴퓨팅 분야의 새로운 지평을 열고, 더욱 복잡하고 어려운 양자 문제를 해결하는 데 LLM이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줍니다. 이는 꿈의 컴퓨터로 불리는 양자 컴퓨터의 실용화를 앞당길 중요한 이정표가 될 것입니다. 하지만, 아직 초기 단계인 만큼, 향후 연구를 통해 더욱 발전된 기술과 안정성이 확보되어야 할 것입니다. 🤔