量子机器学习（QML）与LLM：利用量子电路层替代Attention层的探索 各位朋友，大家好。今天，我们将探讨一个前沿而富有潜力的领域：量子机器学习（QML）与大型语言模型（LLM）的结合。具体而言，我们将深入研究如何利用量子电路层（Quantum Circuit Layer, QCL）替代 LLM 中至关重要的 Attention 层，以期在性能、效率或模型复杂度上实现突破。 1. LLM 与 Attention 机制回顾 在深入 QML 之前，我们先简要回顾一下 LLM 的核心组成部分，特别是 Attention 机制。 LLM，例如 GPT 系列、BERT 等，是基于 Transformer 架构构建的。Transformer 架构的核心创新之一就是 Self-Attention 机制。Attention 机制允许模型在处理序列数据时，动态地关注输入序列的不同部分，从而更好地捕捉长距离依赖关系和上下文信息。 Attention 机制的计算过程如下： Query, Key, Value (Q, K, V) 的生成： 对于输入序列，模型首先通过线性变换将每个 token 的 emb …
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