一种大模型与量子计算的联合优化方法及系统

本发明涉及大模型技术领域，具体为一种大模型与量子计算的联合优化方法及系统，包括：将大模型训练中的矩阵运算任务分解并映射到量子计算平台，利用量子比特的叠加态进行并行计算，实现大模型训练加速等有益效果为：在训练效率方面，量子计算加速大模型训练模块发挥了关键作用。传统大模型训练受限于经典计算架构，面对海量数据和复杂运算时效率低下。本发明将大模型训练中的矩阵运算等任务映射至量子计算平台，利用量子比特的叠加态并行处理数据，大幅缩短训练时间。在训练具有数十亿参数的大语言模型时，训练时间可缩短至原来的1/3‑1/5，这不仅极大提升了模型开发效率，显著降低了硬件资源消耗和能源成本，为企业和科研机构节省大量人力和物力资源。