How Can Quantum Deep Learning Improve Large Language Models?

📄 arXiv: 2509.16244v1 📥 PDF

作者: Emily Jimin Roh, Hyojun Ahn, Samuel Yen-Chi Chen, Soohyun Park, Joongheon Kim

分类: quant-ph, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-09-17

💡 一句话要点

探索量子深度学习在提升大型语言模型适应性方面的潜力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 参数高效微调 量子深度学习 量子幅度嵌入适应 模型适应性

📋 核心要点

  1. 现有参数高效微调方法在大型语言模型适应性方面存在可扩展性、稳定性和泛化能力不足的问题。
  2. 论文探索了量子深度学习，特别是量子幅度嵌入适应（QAA）框架，以实现更高效的模型更新和适应。
  3. 通过对传统PEFT方法和QAA的比较分析，揭示了量子方法在LLM适应方面的潜力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的快速发展改变了自然语言处理领域，但高效适应性仍然是一个挑战。全量微调虽然性能强大，但计算和内存成本过高。参数高效微调（PEFT）策略，如低秩适应（LoRA）、Prefix tuning和稀疏低秩适应（SoRA），通过减少可训练参数来解决这个问题，同时保持有竞争力的准确性。然而，这些方法在可扩展性、稳定性和跨任务泛化方面常常遇到限制。量子深度学习的最新进展通过量子启发编码和参数化量子电路（PQCs）引入了新的机会。特别是，量子幅度嵌入适应（QAA）框架展示了以最小开销进行表达性模型更新的能力。本文对传统PEFT方法和QAA进行了系统的综述和比较分析，揭示了收敛性、效率和表征能力之间的权衡，并深入了解了量子方法在未来LLM适应中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLMs）的微调面临着计算和内存成本的巨大挑战。全量微调虽然效果好，但资源消耗过大。参数高效微调（PEFT）方法试图减少训练参数，但往往在可扩展性、稳定性和泛化能力上有所妥协。因此，如何以更低的成本高效地适应LLM，同时保持或提升性能，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是利用量子深度学习的优势，特别是量子幅度嵌入适应（QAA）框架，来改进LLM的适应性。QAA通过量子启发的方式进行模型更新，旨在以更少的参数和计算资源实现更强的表达能力和更好的泛化性能。

技术框架：本文主要是一个综述和比较分析，并没有提出一个全新的技术框架。它主要关注现有的PEFT方法（如LoRA, Prefix tuning, SoRA）和QAA框架。文章对这些方法进行了系统的分析和比较，重点关注它们的收敛性、效率和表征能力。

关键创新：本文的关键创新在于它将量子深度学习的QAA框架引入到LLM的适应性问题中，并对其潜力进行了探索。虽然QAA本身可能不是本文提出的，但将其应用于LLM的PEFT并进行系统分析，为未来的研究方向提供了新的思路。

关键设计：由于本文是综述和比较分析，因此没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等关键设计。文章主要关注不同PEFT方法和QAA的理论分析和实验结果比较，从而为未来的研究提供指导。

📊 实验亮点

论文通过对传统PEFT方法和量子幅度嵌入适应（QAA）框架的比较分析，揭示了它们在收敛性、效率和表征能力方面的权衡。研究结果表明，量子方法在LLM适应方面具有潜力，尤其是在降低计算成本和提升模型泛化能力方面。虽然没有给出具体的性能数据，但为未来量子深度学习在LLM领域的应用提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果潜在的应用领域包括自然语言处理、智能客服、机器翻译等。通过量子深度学习提升LLM的适应性，可以降低模型部署和维护成本，加速LLM在资源受限环境中的应用，并提升模型在不同任务和领域中的泛化能力。未来，量子计算的发展将进一步推动量子深度学习在LLM领域的应用。

📄 摘要（原文）

The rapid progress of large language models (LLMs) has transformed natural language processing, yet the challenge of efficient adaptation remains unresolved. Full fine-tuning achieves strong performance but imposes prohibitive computational and memory costs. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) strategies, such as low-rank adaptation (LoRA), Prefix tuning, and sparse low-rank adaptation (SoRA), address this issue by reducing trainable parameters while maintaining competitive accuracy. However, these methods often encounter limitations in scalability, stability, and generalization across diverse tasks. Recent advances in quantum deep learning introduce novel opportunities through quantum-inspired encoding and parameterized quantum circuits (PQCs). In particular, the quantum-amplitude embedded adaptation (QAA) framework demonstrates expressive model updates with minimal overhead. This paper presents a systematic survey and comparative analysis of conventional PEFT methods and QAA. The analysis demonstrates trade-offs in convergence, efficiency, and representational capacity, while providing insight into the potential of quantum approaches for future LLM adaptation.