PennyCoder: Efficient Domain-Specific LLMs for PennyLane-Based Quantum Code Generation

📄 arXiv: 2507.19562v1 📥 PDF

作者: Abdul Basit, Minghao Shao, Muhammad Haider Asif, Nouhaila Innan, Muhammad Kashif, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique

分类: quant-ph, cs.AI

发布日期: 2025-07-25

备注: 6 pages, 5 figures, 3 tables, paper accepted to QCE 2025

期刊: 2025 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE), Albuquerque, NM, USA

DOI: 10.1109/QCE65121.2025.10324

💡 一句话要点

PennyCoder：高效的领域特定LLM，用于基于PennyLane的量子代码生成

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 量子计算 代码生成 大型语言模型 领域特定模型 参数高效微调

📋 核心要点

  1. 现有量子代码助手依赖远程API，存在隐私、延迟和成本问题，限制了其在本地和嵌入式环境中的应用。
  2. PennyCoder通过微调LLaMA 3.1-8B模型，结合LoRA和领域特定指令调优，实现高效的本地量子代码生成。
  3. 实验表明，PennyCoder在量子编程数据集上取得了44.3%的准确率，显著优于基线模型，提升了功能正确性。

📝 摘要（中文）

针对当前基于大型语言模型（LLM）的量子代码助手严重依赖远程API，导致隐私、延迟和高成本等问题，我们提出了PennyCoder，一种轻量级的量子代码生成框架，专为本地和嵌入式部署设计，无需外部API依赖即可实现设备上的量子编程辅助。PennyCoder利用微调后的LLaMA 3.1-8B模型，通过参数高效的低秩适应（LoRA）技术和领域特定的指令调优进行适配，优化了PennyLane中量子编程的特定语法和计算逻辑，包括量子机器学习和量子强化学习任务。与以往专注于云端量子代码生成的工作不同，我们的方法强调设备原生可操作性，同时保持较高的模型有效性。我们在一个全面的量子编程数据集上严格评估了PennyCoder，微调后的模型达到了44.3%的准确率（相比之下，基础LLaMA 3.1-8B为33.7%，RAG增强的基线为40.1%），表明在功能正确性方面有显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有基于LLM的量子代码生成工具依赖云端API所带来的隐私、延迟和高成本问题。现有方法无法在本地或嵌入式设备上高效运行，限制了量子编程的普及和应用。

核心思路：核心思路是利用参数高效的微调技术（LoRA）对一个相对较小的LLM（LLaMA 3.1-8B）进行领域特定训练，使其能够理解和生成基于PennyLane框架的量子代码。通过在本地部署微调后的模型，避免了对外部API的依赖，从而解决了隐私、延迟和成本问题。

技术框架：PennyCoder的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 选择预训练的LLM（LLaMA 3.1-8B）；2) 构建领域特定的量子编程数据集，包含PennyLane代码示例和相关指令；3) 使用LoRA技术对LLM进行微调，使其适应量子编程任务；4) 在本地设备上部署微调后的模型，用于量子代码生成。

关键创新：关键创新在于将参数高效的微调技术应用于量子编程领域，并专注于本地部署。与以往依赖云端API的量子代码生成方法不同，PennyCoder能够在本地设备上运行，从而提高了隐私性、降低了延迟和成本。此外，针对PennyLane框架的特定语法和计算逻辑进行了优化，提高了代码生成的准确性。

关键设计：论文采用了Low-Rank Adaptation (LoRA) 技术，通过引入低秩矩阵来更新预训练模型的权重，从而减少了需要训练的参数数量，提高了训练效率。此外，论文还设计了领域特定的指令调优策略，以更好地指导模型生成符合PennyLane语法的量子代码。具体的损失函数和网络结构细节可能在论文正文中进一步阐述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PennyCoder在量子编程数据集上取得了显著的性能提升。微调后的模型达到了44.3%的准确率，相比于基础LLaMA 3.1-8B模型的33.7%和RAG增强基线的40.1%，分别提升了10.6%和4.2%。这表明PennyCoder在功能正确性方面具有显著优势，能够更准确地生成符合要求的量子代码。

🎯 应用场景

PennyCoder可应用于量子计算教育、量子算法开发和量子机器学习等领域。它能够帮助研究人员和开发者更轻松地编写和调试量子代码，加速量子计算技术的普及和应用。通过在本地设备上运行，PennyCoder还能够保护用户的隐私数据，并降低使用成本，促进量子计算在各个行业的应用。

📄 摘要（原文）

The growing demand for robust quantum programming frameworks has unveiled a critical limitation: current large language model (LLM) based quantum code assistants heavily rely on remote APIs, introducing challenges related to privacy, latency, and excessive usage costs. Addressing this gap, we propose PennyCoder, a novel lightweight framework for quantum code generation, explicitly designed for local and embedded deployment to enable on-device quantum programming assistance without external API dependence. PennyCoder leverages a fine-tuned version of the LLaMA 3.1-8B model, adapted through parameter-efficient Low-Rank Adaptation (LoRA) techniques combined with domain-specific instruction tuning optimized for the specialized syntax and computational logic of quantum programming in PennyLane, including tasks in quantum machine learning and quantum reinforcement learning. Unlike prior work focused on cloud-based quantum code generation, our approach emphasizes device-native operability while maintaining high model efficacy. We rigorously evaluated PennyCoder over a comprehensive quantum programming dataset, achieving 44.3% accuracy with our fine-tuned model (compared to 33.7% for the base LLaMA 3.1-8B and 40.1% for the RAG-augmented baseline), demonstrating a significant improvement in functional correctness.