論文の概要: From Words to Wires: Generating Functioning Electronic Devices from Natural Language Descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14874v2
• Date: Fri, 13 Oct 2023 23:47:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 23:04:08.082646
• Title: From Words to Wires: Generating Functioning Electronic Devices from Natural Language Descriptions
• Title（参考訳）: 言葉からワイヤーへ:自然言語記述から電子デバイスを生成する
• Authors: Peter Jansen
• Abstract要約: 現代言語モデルは、コード生成に類似した高レベルのテキスト記述から電子回路設計の能力を有することを示す。 電気部品のモデル知識を評価するPins100と、Arduinoエコシステムにおける一般的なマイクロコントローラ回路とコードの設計能力を評価するMicro25の2つのベンチマークを紹介する。 本研究は,放射線駆動型乱数生成器,絵文字キーボード,可視分光計,いくつかの補助装置など,中程度の複雑なデバイスの設計アシスタントとして言語モデルを使用する6つのケーススタディを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3747771628689167
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we show that contemporary language models have a previously unknown skill -- the capacity for electronic circuit design from high-level textual descriptions, akin to code generation. We introduce two benchmarks: Pins100, assessing model knowledge of electrical components, and Micro25, evaluating a model's capability to design common microcontroller circuits and code in the Arduino ecosystem that involve input, output, sensors, motors, protocols, and logic -- with models such as GPT-4 and Claude-V1 achieving between 60% to 96% Pass@1 on generating full devices. We include six case studies of using language models as a design assistant for moderately complex devices, such as a radiation-powered random number generator, an emoji keyboard, a visible spectrometer, and several assistive devices, while offering a qualitative analysis performance, outlining evaluation challenges, and suggesting areas of development to improve complex circuit design and practical utility. With this work, we aim to spur research at the juncture of natural language processing and electronic design.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,現代の言語モデルには,コード生成に類似した高レベルテキスト記述からの電子回路設計能力があることを示す。 入力、出力、センサ、モーター、プロトコル、ロジックを含むarduinoエコシステムにおける一般的なマイクロコントローラ回路とコードを設計するモデルの能力を評価するpins100とmicro25の2つのベンチマークを紹介し、gpt-4やclaude-v1といったモデルが完全なデバイスの生成において60%から96%のpass@1を達成する。 我々は,放射線による乱数生成装置,絵文字キーボード,可視分光計,補助装置など,中程度に複雑なデバイスの設計アシスタントとして言語モデルを使用する6つのケーススタディと,質的分析性能を提供し,評価課題を概説し,複雑な回路設計と実用性を改善するための開発領域を提案する。 本研究は,自然言語処理と電子設計の分野での研究を促進することを目的としている。

関連論文リスト

• Can Low-Rank Knowledge Distillation in LLMs be Useful for Microelectronic Reasoning? [0.0]
  電子設計自動化(EDA)におけるオフライン大規模言語モデル(LLM)の実現可能性に関する実証的な結果を示す。 目標は、マイクロエレクトロニクスQ&Aエキスパートとして機能する現代言語モデルの能力(Llama-2-7B)を調査し評価することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T20:14:39Z)
• Natural Language to Verilog: Design of a Recurrent Spiking Neural Network using Large Language Models and ChatGPT [0.08388591755871733]
  我々はOpenAIのChatGPT4を用いて、プログラム可能な繰り返しスパイクニューラルネットワークのRTL Verilogモジュールを合成する。 得られた設計は、排他的OR、IRIS花分類、MNIST手書き桁分類の3つのケーススタディで検証され、96.6%の精度を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T16:08:08Z)
• Neuromorphic Split Computing with Wake-Up Radios: Architecture and Design via Digital Twinning [97.99077847606624]
  本研究は,遠隔・無線接続型NPUからなる分割計算機システムに,覚醒無線機構を組み込んだ新しいアーキテクチャを提案する。 覚醒無線に基づくニューロモルフィックスプリットコンピューティングシステムの設計における重要な課題は、検知、覚醒信号検出、意思決定のためのしきい値の選択である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T10:19:04Z)
• LLM4EDA: Emerging Progress in Large Language Models for Electronic Design Automation [74.7163199054881]
  大規模言語モデル(LLM)は、文脈理解、論理推論、回答生成においてその能力を実証している。 本稿では,EDA分野におけるLLMの応用に関する系統的研究を行う。 論理合成,物理設計,マルチモーダル特徴抽出,回路のアライメントにLLMを適用することに焦点を当て,今後の研究の方向性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T15:09:14Z)
• SQuADDS: A validated design database and simulation workflow for superconducting qubit design [2.394350905741035]
  本稿では,超伝導デバイス設計のオープンソースデータベースについて紹介する。 設計シミュレーションにおいて高い精度を実現するためのロバストな手法を提案する。 我々のデータベースにはフロントエンドインタフェースが含まれており、ユーザーは所望の回路パラメータに基づいてベストグの設計を生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-20T23:31:53Z)
• Machine Learning-powered Compact Modeling of Stochastic Electronic Devices using Mixture Density Networks [0.0]
  従来の決定論的モデルは、多くの電子部品によって示される微妙だが批判的な変動を捉えようとすると、不足する。 本稿では,機械学習の力を生かして,従来のモデリング手法の限界を超越する革新的な手法を提案する。 本論文は,電子回路の領域における革新を推し進める,正確で汎用的なコンパクトモデルの探求において,重要な一歩を踏み出したものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T01:34:18Z)
• Leveraging High-Level Synthesis and Large Language Models to Generate, Simulate, and Deploy a Uniform Random Number Generator Hardware Design [0.0]
  本稿では,大規模言語モデルツールを用いたハードウェア設計のための高レベル合成手法を提案する。 ケーススタディとして,我々の手法を用いて,whidboneインタフェースを用いた変分連続乱数生成器の設計を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T19:58:26Z)
• L2CEval: Evaluating Language-to-Code Generation Capabilities of Large Language Models [102.00201523306986]
  大規模言語モデル(LLM)の言語間コード生成能力を体系的に評価するL2CEvalを提案する。 モデルのサイズ、事前学習データ、命令チューニング、異なるプロンプトメソッドなど、それらのパフォーマンスに影響を与える可能性のある要因を分析する。 モデル性能の評価に加えて、モデルに対する信頼性校正を計測し、出力プログラムの人間による評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:57:00Z)
• CktGNN: Circuit Graph Neural Network for Electronic Design Automation [67.29634073660239]
  本稿では,回路トポロジ生成とデバイスサイズを同時に行う回路グラフニューラルネットワーク(CktGNN)を提案する。 オープンサーキットベンチマーク(OCB: Open Circuit Benchmark)は、オープンソースのデータセットで、10ドル(約10万円)の異なるオペレーショナルアンプを含む。 我々の研究は、アナログ回路のための学習ベースのオープンソース設計自動化への道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T02:20:25Z)
• Open Vocabulary Electroencephalography-To-Text Decoding and Zero-shot Sentiment Classification [78.120927891455]
  最先端のブレイン・トゥ・テキストシステムは、ニューラルネットワークを使用して脳信号から直接言語を復号することに成功した。 本稿では,自然読解課題における語彙的脳波(EEG)-テキスト列列列復号化とゼロショット文感性分類に問題を拡張する。 脳波-テキストデコーディングで40.1%のBLEU-1スコア、ゼロショット脳波に基づく3次感情分類で55.6%のF1スコアを達成し、教師付きベースラインを著しく上回る結果となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T21:57:22Z)
• Automatic digital twin data model generation of building energy systems from piping and instrumentation diagrams [58.720142291102135]
  建物からP&IDのシンボルや接続を自動で認識する手法を提案する。 シンボル認識,線認識,およびデータセットへの接続の導出にアルゴリズムを適用する。 このアプローチは、制御生成、(分散)モデル予測制御、障害検出といった、さらなるプロセスで使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T15:09:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。