@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240377,
 author = {春田, 秀一郎 and 佐藤, 嶺 and 斉藤, 和広 and 黒川, 茂莉},
 issue = {12},
 month = {Oct},
 note = {量子コンピュータの利用には，一般的なエンジニアリングに比較して，より専門的な知識が求められる．生成モデルによる量子回路の生成が可能になると，量子技術の民主化に貢献しうる．そこで本研究では，大規模言語モデルによって生成された量子回路の特性評価を行うことで，現状の量子回路生成技術の課題を明らかにする．我々は，量子回路生成モデル KetGPT の学習時に，回路に対応するアルゴリズム名を語彙として追加することで特定のアルゴリズムを示す回路を生成可能なモデルを作成する．このモデルに GHZ（Greenberger-Horne-Zeilinger）状態および W 状態を表す量子回路を生成させ，正しい出力を持つ回路を生成できる割合を評価し，最先端 LLM である GPT-4o との比較を行う．結果として，いずれのモデルも十分な質の量子回路を生成することができず，量子回路に特化した手法が必要であることを示す．},
 title = {大規模言語モデルによって生成される量子回路の初期評価},
 year = {2024}
}