2017년 트랜스포머 아키텍처의 도입은 자연어 처리 분야에서 가장 주목할 만한 발전이었다. 트랜스포머는 입력과 출력 간의 전역적 의존성을 도출하기 위해 오로지 어텐션 메커니즘에만 의존하는 모델 아키텍처이다. 하지만 본 논문은 트랜스포머가 무엇이며, 어떻게 작동하는지에 대한 이론적 이해에 공백이 있다고 주장한다. 28nm 이하의 현대 칩과 같은 물리적 관점에서 현대 지능형 기계는 기존의 통계 시스템을 넘어 열린 양자 시스템으로 간주되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 토큰의 힐베르트 공간 위의 포크 공간에서 열린 양자 시스템으로서 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 대규모 언어 모델을 구현하는 물리적 모델을 구성한다. 본 논문의 물리적 모델은 대규모 언어 모델을 위한 트랜스포머 아키텍처의 기반이 된다.
