論文の概要: Large Language Model for Verilog Generation with Golden Code Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18271v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 11:25:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-05 01:35:56.026573
• Title: Large Language Model for Verilog Generation with Golden Code Feedback
• Title（参考訳）: ゴールデンコードフィードバックを用いた対話生成のための大規模言語モデル
• Authors: Ning Wang, Bingkun Yao, Jie Zhou, Xi Wang, Zhe Jiang, Nan Guan,
• Abstract要約: 本研究は,ゴールドコードフィードバックを用いた強化学習を利用して,事前学習モデルの性能を向上させる手法を提案する。 我々は、最先端のSOTA(State-of-the-art)の結果をかなりの差で達成した。特に、我々の6.7Bパラメータモデルは、現行の13Bモデルと16Bモデルと比較して優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.135207235743795
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have catalyzed significant interest in the automatic generation of Register-Transfer Level (RTL) code, particularly Verilog, from natural language instructions. While commercial LLMs like ChatGPT have dominated this domain, open-source alternatives have lagged considerably in performance, limiting the flexibility and data privacy of this emerging technology. This study introduces a novel approach utilizing reinforcement learning with golden code feedback to enhance the performance of pre-trained models. Leveraging open-source data and base models, we have achieved state-of-the-art (SOTA) results with a substantial margin. Notably, our 6.7B parameter model \ours{} demonstrates superior performance compared to current best-in-class 13B and 16B models. Furthermore, through a comprehensive analysis of the limitations in direct fine-tuning and the training dynamics of reinforcement learning, we posit that the development of comprehensive supervisory signals, which are align with the inherent parallel semantics of Verilog code, is critical to effective generation. The code and data associated with this research are publicly available at \url{https://github.com/CatIIIIIIII/veriseek}. The model weights can be accessed at \url{https://huggingface.co/WANGNingroci/VeriSeek}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、自然言語命令からレジスタ・トランスファー・レベル(RTL)コード、特にVerilogの自動生成に大きな関心を喚起している。 ChatGPTのような商用のLLMがこの領域を支配しているが、オープンソースの代替製品は、この新興技術の柔軟性とデータプライバシを制限して、大幅にパフォーマンスを低下させている。 本研究は,ゴールドコードフィードバックを用いた強化学習を利用して,事前学習モデルの性能を向上させる手法を提案する。 オープンソースデータとベースモデルを活用することで、最先端のSOTA(State-of-the-art)の成果をかなりのマージンで達成しました。 特に、我々の6.7Bパラメータモデル \ours{} は、現在の13Bおよび16Bモデルと比較して優れた性能を示す。 さらに、直接微調整の限界と強化学習の訓練力学を包括的に分析することにより、Verilogのコード固有の並列セマンティクスと整合した包括的な監視信号の開発が、効果的な生成に不可欠であると仮定する。 この研究に関連するコードとデータは、 \url{https://github.com/CatIIIIIIII/veriseek}で公開されている。 モデルウェイトは \url{https://huggingface.co/WANGNingroci/VeriSeek} でアクセスすることができる。

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