要約
Google TranslateやMicrosoft Translatorなどのクラウドベースの多言語翻訳サービスは、最先端の翻訳機能を達成しています。
これらのサービスは、GRU、LSTM、BERT、GPT、T5、またはバックボーンとしての注意メカニズムを備えた同様のエンコーダデコダーアーキテクチャなどの大規模な多言語モデルを本質的に使用します。
また、たとえばChatGptやDeepSeekなど、New Age Natural Language Systemsは、自然言語処理の複数のタスクに大きな可能性を確立しています。
同時に、彼らはまた、優れた多言語翻訳機能を持っています。
ただし、これらのモデルは、クラシックコンピューティングの領域をバックエンドとして使用します。
QEDACVC(Quantum Encoder Decoder Atternessベースの畳み込み変動回路)は、多言語の機械翻訳を研究および実証するために、古典的なコンピューティング領域の代わりに量子コンピューティングの領域を探求する代替ソリューションです。
QEDACVCは、ソフトウェアの変更として、量子畳み込み、量子プーリング、量子変動回路、量子の注意を介して、量子コンピューティングハードウェアをシミュレートして実行する量子エンコーダデコーダーアーキテクチャを導入します。
QEDACVCは、英語、フランス語、ドイツ語、ヒンディー語のcorporaについてOpusデータセットで訓練された場合、多言語翻訳のために82%の精度を達成します。
要約(オリジナル)
Cloud-based multilingual translation services like Google Translate and Microsoft Translator achieve state-of-the-art translation capabilities. These services inherently use large multilingual language models such as GRU, LSTM, BERT, GPT, T5, or similar encoder-decoder architectures with attention mechanisms as the backbone. Also, new age natural language systems, for instance ChatGPT and DeepSeek, have established huge potential in multiple tasks in natural language processing. At the same time, they also possess outstanding multilingual translation capabilities. However, these models use the classical computing realm as a backend. QEDACVC (Quantum Encoder Decoder Attention-based Convolutional Variational Circuits) is an alternate solution that explores the quantum computing realm instead of the classical computing realm to study and demonstrate multilingual machine translation. QEDACVC introduces the quantum encoder-decoder architecture that simulates and runs on quantum computing hardware via quantum convolution, quantum pooling, quantum variational circuit, and quantum attention as software alterations. QEDACVC achieves an Accuracy of 82% when trained on the OPUS dataset for English, French, German, and Hindi corpora for multilingual translations.
arxiv情報
著者 | Subrit Dikshit,Ritu Tiwari,Priyank Jain |
発行日 | 2025-05-14 14:04:44+00:00 |
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