Physical models realizing the transformer architecture of large language models

📄 arXiv: 2507.13354v2 📥 PDF

作者: Zeqian Chen

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, math-ph

发布日期: 2025-05-21 (更新: 2025-07-22)

备注: 6 pages, minor changes, Refs [3, 13, 15] added

💡 一句话要点

提出基于开放量子系统的Transformer物理模型，弥补Transformer架构理论理解的空白。

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

关键词: Transformer架构 开放量子系统 Fock空间 物理模型 量子自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有Transformer架构的物理机制理解不足，缺乏从量子系统角度的理论解释。
  2. 论文提出将Transformer架构视为开放量子系统，构建基于Fock空间的物理模型。
  3. 该模型为大型语言模型的Transformer架构提供了物理层面的理论基础，具体效果未知。

📝 摘要（中文）

Transformer架构在2017年的引入标志着自然语言处理领域最显著的进步。Transformer是一种完全依赖注意力机制来提取输入和输出之间全局依赖关系的模型架构。然而，我们认为在Transformer是什么以及它如何在物理上工作这一理论理解方面存在差距。从现代芯片（例如28nm以下的芯片）的物理角度来看，现代智能机器应被视为超越传统统计系统的开放量子系统。因此，在本文中，我们构建了基于Transformer架构的大型语言模型的物理模型，作为token的希尔伯特空间上的Fock空间中的开放量子系统。我们的物理模型是大型语言模型Transformer架构的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有Transformer架构在自然语言处理领域取得了巨大成功，但对其物理机制的理解存在不足。尤其是在芯片层面，现代智能机器应被视为开放量子系统，而传统的统计系统无法充分解释Transformer的工作原理。因此，需要从物理层面构建Transformer架构的模型，以弥补理论理解的空白。

核心思路：论文的核心思路是将Transformer架构视为一个开放量子系统，并利用量子力学的理论框架来描述其物理实现。具体来说，论文在token的希尔伯特空间上的Fock空间中构建物理模型，从而将Transformer的计算过程映射到量子系统的演化过程。

技术框架：论文构建的物理模型基于Fock空间，该空间用于描述多粒子系统的状态。每个token对应于希尔伯特空间中的一个量子态。Transformer的注意力机制被映射为量子态之间的相互作用。整个Transformer架构的计算过程被描述为Fock空间中量子态的演化过程。该模型是一个开放量子系统，意味着它与环境存在相互作用，这与现代芯片的物理特性相符。

关键创新：论文的关键创新在于将Transformer架构与开放量子系统联系起来，并提出了基于Fock空间的物理模型。这种方法为理解Transformer的物理机制提供了一个新的视角，并为未来的量子计算在自然语言处理领域的应用奠定了基础。与现有方法相比，该方法不再局限于传统的统计模型，而是从量子力学的角度来理解Transformer。

关键设计：论文中关于参数设置、损失函数和网络结构的具体技术细节未知。但是，该模型的核心在于如何将Transformer的各个组成部分（例如注意力机制、前馈网络）映射到Fock空间中的量子态和相互作用。未来的研究需要进一步探索如何优化这些映射关系，以提高模型的性能和效率。

📊 实验亮点

论文的主要贡献在于提出了一个基于开放量子系统的Transformer物理模型，为理解Transformer架构的物理机制提供了一个新的视角。具体的性能数据、对比基线和提升幅度未知，需要进一步的实验验证。

🎯 应用场景

该研究成果有望应用于量子自然语言处理领域，为设计更高效、更强大的量子语言模型提供理论基础。此外，该研究还可以促进对深度学习模型物理机制的理解，并为开发新型的基于量子计算的智能机器提供指导。

📄 摘要（原文）

The introduction of the transformer architecture in 2017 marked the most striking advancement in natural language processing. The transformer is a model architecture relying entirely on an attention mechanism to draw global dependencies between input and output. However, we believe there is a gap in our theoretical understanding of what the transformer is, and how it works physically. From a physical perspective on modern chips, such as those chips under 28nm, modern intelligent machines should be regarded as open quantum systems beyond conventional statistical systems. Thereby, in this paper, we construct physical models realizing large language models based on a transformer architecture as open quantum systems in the Fock space over the Hilbert space of tokens. Our physical models underlie the transformer architecture for large language models.