연구진은 결함 허용 컴퓨팅을 위한 양자 회로 최적화 문제를 연구하며, 44.8M 파라미터 트랜스포머 모델을 활용했어요.
매개변수화된 회로에서는 하이브리드 접근법으로 3~6 큐비트 회로에서 100%의 충실도를 달성했지만, Clifford+T 회로에서는 회로 길이가 길어질수록 정확한 등가성이 급격히 저하됐어요.
연구 결과, 자기 회귀 드리프트가 정확한 등가성 저하의 원인이며, 여러 후보를 생성하고 검증하는 방법과 데이터 증강으로 일부 완화할 수 있지만, 여전히 회로 길이에 따른 성능 저하가 지속돼요.
트랜스포머 모델은 근사 출력을 복구할 수 있을 때는 성공하지만, 정확한 이산 정확성이 요구될 때는 자기 회귀 드리프트로 인해 신뢰성이 제한돼요.