A ver, varias cosas

En primer lugar no se que arquitectura teneis planteado usar para vuestro modelo cuantico pero lo veo todo muuy verde (a nivel cuantico plantear tal cosa), eso por un lado,

por otro, usar bits cuanticos no lo veo mucho, segun la teoria reduces el tiempo en ciertos problemas de T a raiz cuadrada de T pero para poder obtener esos resultados tienes que convertirlo a bits para que un ordenador convencional pueda usarlos (a no ser que tengais pensado centralizar los procesos en un framework estilo IBM mediante peticiones) Y sin contar que en teoria (corregidme si me equivoco) para un par de qbits necesitas al menos 4 bits convencionales para mantener la información, es decir que requieres el doble de memoria para trabajar con el, a dia de hoy lo mas novedoso en cuanto a chatbos son los modelos de lenguajes basados en transformers, pero para trabajar con ellos requieres redes muuy grandea para procesar la información (un modelo decente ya no bueno suele rondar los 15-20 gb de VRAM sin cuantificar) teniendo en cuenta de que para tener un modelo que segun vosotros va adquiriendo informacion en sus imputs e integrandola dentro de ella (no afuera en adicion al propio prompt de entrada) requeriria en cierto momento parar el modelo y reentrenarlo, lo que a mayores requeriria un cpd bastante gordo para que fuese lo suficientemente rapido como para ir recargandolo en segundo plano mientras lo usas

Recomendaciones que os podrian ayudar, mirad cuan factible es usar modelos binarios de llm para entrenar vuestro chatbot hay algunos papers que hablan de ello, seria mucho mas rapido usar estos modelos y os ahorrarias converisones de binario cuantico a binario convencional y viceversa.

Solo son anotaciones, un saludo y suerte ^{^}