Claude Mythos 5 designed quantum circuits that improve on the best published ones, sometimes by an order of magnitude or more
Claude Mythos 5가 기존 최고 기록을 넘어서는 양자 회로를 설계했습니다
Anthropic은 Claude Mythos 5가 화학, 최적화, 물리 시뮬레이션 등 8개 양자 회로 과제에서 기존 발표 설계보다 적은 큐비트와 게이트를 쓰는 회로를 찾았다고 밝혔습니다. 모듈러 역원 회로는 기존 최소 큐비트 설계보다 게이트를 17배 줄였고, 양자 최적화 알고리즘의 디코더는 게이트 수를 12분의 1로 낮췄습니다.
- 주제
에디터 노트
이번 결과에서 가장 설득력 있는 부분은 모델의 능력을 자율성 구호가 아니라 검증 가능한 회로 비용으로 보여준 점입니다. 모듈러 역원 설계는 256비트 입력에서 공식을 시험하고 Lean으로 형식 검증했으며, 디코더 설계는 대규모 시뮬레이션으로 예외 빈도를 측정했습니다. 두 사례 모두 회로를 실제 하드웨어에서 실행했다는 뜻은 아니며, 비용 개선은 게이트와 큐비트 추정에 근거합니다. Reddit에서는 엔지니어의 프롬프트와 방향 제시가 있었던 만큼 완전한 무인 성과로 부풀려서는 안 된다는 반응이 나왔습니다. Anthropic도 최초 지시와 때때로 탐색을 넓히라는 요청이 있었다고 밝힙니다. 반면 모델이 여러 개선 단계를 수행하고 수학적 근거와 검증 절차를 마련했다는 점은 본문에 구체적으로 제시됩니다. 따라서 성과의 범위는 양자 알고리즘 전체의 자동 발명보다, 평가 가능한 회로 설계에서 탐색과 검증을 맡긴 사례로 보는 편이 정확합니다. 양자 컴퓨터가 LLM 추론을 특별히 빠르게 만든다는 근거는 이 연구에 없으며, 댓글의 우려와 추측도 연구 결과와 구분해야 합니다.
AI 요약
Anthropic 연구진은 Claude Mythos 5에 양자 회로가 계산해야 할 내용을 평이한 언어로 설명하고, 정확성과 자원 사용량을 평가하는 프로그램을 제공했습니다. 모델은 회로를 제안하고 평가 결과를 받아 다음 설계를 고치는 폐쇄형 반복 과정을 거쳤습니다. 화학, 최적화, 양자 시뮬레이션, 정수론, 수치 계산에서 고른 8개 계산 과제에서 기존 발표 설계보다 큐비트와 게이트를 모두 적게 쓰는 회로를 찾았습니다.
양자 회로는 중첩 상태의 여러 입력을 한 번에 처리하므로 입력마다 다른 분기를 실행하기 어렵습니다. 계산 과정에서 만든 중간 정보도 지울 수 없습니다. 회로를 역으로 실행해 정보를 되돌리는 언컴퓨팅(uncomputing)이 필요합니다. 중간 결과를 저장하면 큐비트가 늘고, 지웠다가 다시 계산하면 게이트와 실행 시간이 늘어납니다. 연구진은 큐비트 수와 게이트 수의 곱을 회로 비용의 대리 지표로 삼았습니다.
타원곡선 연산의 모듈러 역원
타원곡선 위 점 덧셈은 이산 로그 문제를 푸는 양자 알고리즘에서 반복해서 쓰이며, 비용 대부분은 모듈러 역원 계산에서 발생합니다. 고전 컴퓨터에서 효율적인 divsteps 방식은 반복 단계마다 어떤 연산을 골랐는지 기록해야 합니다. 양자 회로에서는 이 분기 정보도 보존해야 해 큐비트가 크게 늘어납니다.
Claude는 각 단계의 숫자 쌍에서 분기 정보를 다시 추론하는 방법을 고안했습니다. 초기 규칙은 256비트 입력에서 실패했지만, 이후 divsteps의 동작을 분석하고 대수적 항등식과 복호화 공식을 도출했습니다. 연구진은 대규모 수치 시뮬레이션과 Lean 형식 검증으로 결과를 확인했습니다. 53시간 동안 작업한 뒤 분기 기록을 저장하지 않는 가역 회로를 만들었고, 기록을 저장할지 다시 계산할지 조절하는 설계군도 제시했습니다. 기존 최저 큐비트 설계보다 큐비트는 12% 더 쓰지만 게이트는 17배 적은 설계가 포함됩니다.
최적화 알고리즘의 디코더
두 번째 과제는 양자 최적화 알고리즘인 decoded quantum interferometry(DQI)에서 가장 비싼 Reed-Solomon 디코딩을 줄이는 일이었습니다. 기존 회로는 입력에 따라 반복 횟수와 연산 순서가 바뀌는 extended Euclidean algorithm을 사용했습니다. 양자 회로는 모든 입력을 하나의 고정된 게이트 순서로 처리해야 하므로 필요 이상으로 많은 반복을 수행했습니다.
Claude는 매 단계에서 같은 종류의 작업을 같은 횟수만큼 수행하는 Berlekamp-Massey 디코딩으로 바꿨습니다. 되돌릴 때 필요한 임시값도 대부분 회로 상태에서 복원해 저장량을 줄였습니다. 예외값을 최악의 경우에 맞춰 665큐비트에 저장하는 대신, 4억 300만 건의 시뮬레이션에서 예외 발생 빈도를 측정하고 19큐비트만 배정했습니다. 연구진은 이 설계가 약 1만 회 중 한 번 더 많은 예외값을 만나 실패하며, 해당 과제에서 허용하는 오류율 안이라고 설명합니다. 세 가지 변경을 합쳐 디코더 게이트 수를 Google의 기존 설계보다 12배 줄였습니다.
범위와 한계
연구진은 FeMoco 바닥 상태 에너지 계산에 필요한 Toffoli 게이트 추정치가 2017년 약 50조 개에서 알고리즘 개선을 거쳐 약 3억 4천만 개로 줄었다고 설명합니다. 이는 Claude의 이번 성과가 하드웨어 개선이 아니라 회로 설계 개선에 속한다는 배경으로 제시됩니다. 다만 실제 양자 컴퓨터에서 실행한 결과는 제시하지 않았습니다. 연구진도 회로 설계가 오류 정정, 디코더, 하드웨어 제어를 포함한 양자 컴퓨터 구축의 일부라고 밝힙니다. 초기 실험에서 Claude가 익숙한 방식을 선호하고 이미 뒷받침된 결과를 반복 검증하는 경향이 있어, 여러 접근을 병렬 탐색하게 하고 때때로 탐색 범위를 넓히도록 유도했다고 설명합니다.
Reddit 반응
- @u/Classic-Pubs — 네, 알겠습니다. 사람 손을 전혀 거치지 않고 프롬프트 한 번으로 해냈다는 말이겠죠?
- @u/msew — 프롬프트도 없었어요. 앱을 열자마자 짠 하고 나타났죠!
- @u/Original-Baki — 엔지니어들이 여러 차례 프롬프트를 주고 방향을 잡아준 결과잖아요.
- @u/Distinct-Question-16 — 본문에 반복적인 개선 단계가 있었다고 적혀 있어요.
- @u/niltermini — 진짜 궁금한 건 AI가 양자 컴퓨터나 양자 네트워크에서 돌아가면 어떻게 되느냐는 점이에요. 솔직히 무섭네요.
- @u/Saint_Nitouche — LLM 추론이 양자 컴퓨터에서 특별한 이점을 얻는다고 볼 구체적인 이유는 없다고 생각해요.
- @u/Awerange2005 — 양자 컴퓨터는 계산 방식이 다르다는 뜻이지, 일반 컴퓨터보다 LLM 추론을 더 잘한다는 뜻은 아니에요.
원문: Anthropic / 번역·요약: Trawling