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基于LLM的量子代码转换

NazaninSiavashArminMoin

DepartmentofComputerScienceDepartmentofComputerScience

UniversityofColoradoColoradoSprings(UCCS)UniversityofColoradoColoradoSprings(UCCS)

UnitedStatesUnitedStates

nsiavash@amoin@

摘要—存在针对不同量子计算平台的各种软件开发工具包提出我们的新颖方法。然后，我们展示初步发现，进行总

（SDK）。这些被称为量子SDK（QSDK）。示例包括但不限于结，并建议未来工作。

Qiskit、Cirq和PennyLane。然而，这种多样性为混合量子-

经典软件系统的互操作性和跨平台开发带来了显著挑战。传统的II.相关工作

基于规则的转换器用于在QSDK之间翻译代码，设计和维护耗

本Stefano等人。[5]研究了将量子电路转换为不同门集

时，需要深厚的专业知识以及源代码和目标代码中的刚性映射。

译在这项研究中，我们探索使用大型语言模型（LLM）作为灵活且如何影响特定于量子的代码异味的出现。他们的研究结果

中自动化的解决方案。利用其预训练的知识和上下文推理能力，我表明，选择不同的门集在塑造生成电路的结构特征方面起

1们将LLM定位为无编程语言偏见的转换器，能够在保持功能等着重要作用，这进而影响了代码异味的存在和严重程度。

v价的同时将量子程序从一个QSDK转换到另一个QSDK。我该研究特别强调，门级抽象和优化技术的变化导致了结构

0们的方法消除了手动定义转换规则的需求，并提供了量子软件可

8移植性的可扩展解决方案。这项工作代表了在实现智能、通用转差异，这种模式在对合成基准进行的实验中尤为明显。用

4译方面朝着量子计算生态系统迈进了一步。于原始电路的量子编程语言是Qiskit，转换过程涉及将这

2

1IndexTerms—大型语言模型，转译，qiskit，cirq些基于Qiskit的电路转换为不同的门集，以便在各种量子

.

7硬件平台上执行。另一项研究中，Arulandu[6]开发了一个

0I.介绍

5Python基础的转译器，设计用于将OpenQASM3.0程序

2大量源代码和专业技术文档训练出的大语言模型转化为CUDA-Q内核。该转译器基于现有的OpenQASM

:

v（LLMs）在各种软件工程任务中展现出了卓越的能力解析工具，支持OpenQASM3.0规范的一个显著子集，包

i

x[1]–[3]。这些模型绕过了特定领域重新训练的需要，利用括自定义门、控制和伴随修饰符以及二进制表达式等特性。

r其预训练的知识来推理代码结构、语义和意图。它们还可通过结合定制的单元测试和对不同大小和深度的Clifford

a

以有效地高效地生成所需目标语言的代码。因此，它们为电路进行随机评估对该系统进行了验证。此外，开发过程

传统的基于规则的转换编译器提供了一种有前途的替代推动了电路优化、语义分析和程序展开方面开源工具的改

方案，后者需要广泛的手动定义的规则和深厚的领域专业进，从而推进了量子编程更广泛的生态系统。

知识[4]。

虽然大型语言模型在经典软件开发中显示出实用性，III.提出的方法

但它们在量子编程中的潜力，特别是量子代码转换（即翻