QASM-Eval: Dataset para entrenar y evaluar LLMs en OpenQASM-3

Descubre QASM-Eval, el primer dataset para entrenar y evaluar LLMs en características hardware de OpenQASM-3. Con 100 tareas verificadas y 4000 de entrenamiento

1 jun 2026 • 2 min de lectura • Equipo Q2BSTUDIO

Nuevo dataset para programación cuántica con hardware real

La computación cuántica atraviesa una etapa decisiva conocida como era NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), donde los procesadores disponibles son aún sensibles al ruido y requieren un control preciso de cada operación. En este contexto, lenguajes como OpenQASM-3 han surgido para exponer características hardware de bajo nivel: medidas intermedias, realimentación clásica para corrección de errores, control temporal de pulsos y calibración a nivel de forma de onda. Sin embargo, hasta ahora no existía un conjunto de datos diseñado específicamente para entrenar modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) en la generación de código OpenQASM-3 con estas capacidades avanzadas. QASM-Eval llena ese vacío: es el primer dataset completo que permite evaluar y afinar LLMs en tareas de programación cuántica orientadas al hardware. Con 4.000 ejemplos de entrenamiento y 100 tareas verificadas por expertos, cubre lógica clásica, temporización, control de pulsos y flujos de trabajo reales. Los resultados muestran que los modelos actuales fallan con frecuencia en estos desafíos, pero el ajuste fino con QASM-Eval produce mejoras significativas.

Este avance abre la puerta a asistentes inteligentes que puedan escribir código cuántico fiable y optimizado sin intervención manual constante. En Q2BSTUDIO entendemos la intersección entre la computación cuántica y el desarrollo de software empresarial. Por eso ofrecemos aplicaciones a medida que integran componentes cuánticos o clásicos según las necesidades del proyecto. Además, nuestra experiencia en inteligencia artificial nos permite implementar agentes IA capaces de asistir en la generación y verificación de código complejo, ya sea cuántico o tradicional. La combinación de estas tecnologías con servicios cloud AWS y Azure garantiza escalabilidad y rendimiento en entornos de producción.

Más allá de la programación cuántica, la capacidad de automatizar tareas de bajo nivel con LLMs tiene aplicaciones directas en ciberseguridad (por ejemplo, generando secuencias de prueba para sistemas críticos) y en inteligencia de negocio, donde un Power BI potenciado con IA puede ofrecer análisis predictivos sobre el comportamiento de sistemas cuánticos. Desde Q2BSTUDIO diseñamos software a medida que integra estas capacidades, ayudando a empresas a explorar la computación cuántica sin renunciar a la robustez clásica. El futuro de los asistentes de programación cuántica pasa por conjuntos de datos como QASM-Eval, y nosotros estamos preparados para incorporar esas innovaciones en soluciones reales para nuestros clientes.

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