論文の概要: LLM4SecHW: Leveraging Domain Specific Large Language Model for Hardware
Debugging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16448v1
- Date: Sun, 28 Jan 2024 19:45:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-31 17:41:09.124804
- Title: LLM4SecHW: Leveraging Domain Specific Large Language Model for Hardware
Debugging
- Title(参考訳): LLM4SecHW: ハードウェアデバッグのためのドメイン固有大言語モデルを活用する
- Authors: Weimin Fu, Kaichen Yang, Raj Gautam Dutta, Xiaolong Guo, Gang Qu
- Abstract要約: 本稿では,ドメイン固有大言語モデル(LLM)を利用したハードウェアデバッグのための新しいフレームワークを提案する。
我々は、オープンソースのハードウェア設計欠陥のデータセットとその修正手順をコンパイルするためのユニークなアプローチを提案する。
LLM4SecHWは、このデータセットに基づいて中規模のLCMを微調整し、ハードウェア設計におけるバグの特定と修正を可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.297043877989406
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents LLM4SecHW, a novel framework for hardware debugging that
leverages domain specific Large Language Model (LLM). Despite the success of
LLMs in automating various software development tasks, their application in the
hardware security domain has been limited due to the constraints of commercial
LLMs and the scarcity of domain specific data. To address these challenges, we
propose a unique approach to compile a dataset of open source hardware design
defects and their remediation steps, utilizing version control data. This
dataset provides a substantial foundation for training machine learning models
for hardware. LLM4SecHW employs fine tuning of medium sized LLMs based on this
dataset, enabling the identification and rectification of bugs in hardware
designs. This pioneering approach offers a reference workflow for the
application of fine tuning domain specific LLMs in other research areas. We
evaluate the performance of our proposed system on various open source hardware
designs, demonstrating its efficacy in accurately identifying and correcting
defects. Our work brings a new perspective on automating the quality control
process in hardware design.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ドメイン固有大言語モデル(LLM)を利用したハードウェアデバッギングのための新しいフレームワーク LLM4SecHW を提案する。
様々なソフトウェア開発タスクの自動化におけるLLMの成功にもかかわらず、商用LLMの制約とドメイン固有のデータの不足により、ハードウェアセキュリティ領域におけるその応用は制限されてきた。
これらの課題に対処するために,我々は,オープンソースハードウェア設計の欠陥とその修正手順のデータセットを,バージョン管理データを利用してコンパイルするユニークなアプローチを提案する。
このデータセットは、ハードウェアのための機械学習モデルをトレーニングするための重要な基盤を提供する。
LLM4SecHWはこのデータセットに基づいて中規模のLCMを微調整し、ハードウェア設計におけるバグの特定と修正を可能にする。
この先駆的なアプローチは、他の研究分野におけるドメイン固有LLMの微調整に適用するための参照ワークフローを提供する。
各種オープンソースハードウェア設計における本システムの性能評価を行い,欠陥の正確な同定と修正の有効性を実証した。
私たちの研究は、ハードウェア設計の品質管理プロセスを自動化する新しい視点をもたらします。
関連論文リスト
- Federated Transfer Learning with Task Personalization for Condition Monitoring in Ultrasonic Metal Welding [3.079885946230076]
本稿ではトランスファーラーニングについて述べる。
分散分散学習フレームワークでデータ機能を提供するFTLTP(Federated Task Task Architecture)。
FTL-TPフレームワークは、様々な製造アプリケーションに容易に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-20T05:31:59Z) - BLADE: Enhancing Black-box Large Language Models with Small Domain-Specific Models [56.89958793648104]
大規模言語モデル(LLM)は多用途であり、多様なタスクに対処することができる。
従来のアプローチでは、ドメイン固有のデータによる継続的な事前トレーニングを行うか、一般的なLLMをサポートするために検索拡張を採用する。
BLADEと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。このフレームワークは、小さなDomain-spEcificモデルでブラックボックスのLArge言語モデルを拡張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T08:57:21Z) - Characterization of Large Language Model Development in the Datacenter [55.9909258342639]
大きな言語モデル(LLM)は、いくつかの変換タスクにまたがって素晴らしいパフォーマンスを示している。
しかし,大規模クラスタ資源を効率よく利用してLCMを開発することは容易ではない。
我々は,GPUデータセンタAcmeから収集した6ヶ月のLDM開発ワークロードの詳細な評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T13:31:14Z) - LLM Inference Unveiled: Survey and Roofline Model Insights [62.92811060490876]
大規模言語モデル(LLM)推論は急速に進化しており、機会と課題のユニークなブレンドを提示している。
本調査は, 研究状況を要約するだけでなく, 屋上モデルに基づく枠組みを導入することによって, 従来の文献レビューから際立っている。
このフレームワークは、ハードウェアデバイスにLSMをデプロイする際のボトルネックを特定し、実用上の問題を明確に理解する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T07:33:05Z) - ChipNeMo: Domain-Adapted LLMs for Chip Design [19.43613652552849]
ChipNeMoは、産業用チップ設計のための大規模言語モデル(LLM)の応用を探求することを目的としている。
ドメイン適応型トークン化、ドメイン適応型継続事前トレーニング、ドメイン固有命令とのモデルアライメント、ドメイン適応型検索モデルを採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-31T22:35:58Z) - Large Language Models for Software Engineering: Survey and Open Problems [35.29302720251483]
本稿では,ソフトウェア工学(SE)におけるLarge Language Models(LLMs)の新しい領域について調査する。
本調査では,ハイブリッド技術(従来のSE+LLM)が,信頼性,効率,効率のよいLLMベースのSEの開発と展開において果たすべき重要な役割を明らかにした。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-05T13:33:26Z) - Federated Fine-Tuning of LLMs on the Very Edge: The Good, the Bad, the Ugly [62.473245910234304]
本稿では,最新のエッジコンピューティングシステムにおいて,Large Language Modelsをどのように導入できるかを,ハードウェア中心のアプローチで検討する。
マイクロレベルのハードウェアベンチマークを行い、FLOPモデルと最先端のデータセンターGPUを比較し、現実的な条件下でのネットワーク利用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-04T20:27:20Z) - Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [52.86322823501338]
我々は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルのトレーニング、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーションを含む、文献を体系的にレビューする。
また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T15:35:16Z) - Impact of Large Language Models on Generating Software Specifications [14.88090169737112]
大規模言語モデル(LLM)は多くのソフトウェア工学のタスクにうまく適用されている。
ソフトウェアコメントやドキュメントからソフトウェア仕様を生成するLLMの機能を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T00:28:39Z) - Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities [51.903537096207]
本稿では, LLMのモデル編集に関わる問題, 方法, 機会を深く探究する。
本稿では,モデル編集に関わるタスク定義と課題の概観と,現在処理中の最も進歩的な手法の詳細な実証分析について述べる。
本研究の目的は,各編集手法の有効性と実現可能性に関する貴重な知見を提供することであり,特定のタスクやコンテキストに対して,最も適切な方法の選択に関する情報決定を行う上で,コミュニティを支援することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T16:00:00Z)
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。