研究人员开发了QASM-Eval，一个旨在训练和评估大型语言模型（LLM）在OpenQASM-3上的新基准数据集。OpenQASM-3是量子计算的硬件级编程接口。该数据集侧重于超越基本电路规范的高级功能，例如中途测量、经典反馈和脉冲级控制。QASM-Eval包含一个包含100个任务的测试集和一个包含4000个任务的训练集，旨在提高LLM在NISQ时代面向硬件的量子编程能力。初步评估显示，当前的LLM在这些任务上的表现不佳，但使用QASM-Eval进行微调可以带来显著的改进。 AI
影响 支持开发用于硬件特定量子编程的LLM助手，可能加速NISQ时代的进步。
排序理由 该集群包含一篇学术论文，介绍了一个用于在特定编程语言上训练和评估LLM的新基准数据集。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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