論文の概要: Divergent Thoughts toward One Goal: LLM-based Multi-Agent Collaboration System for Electronic Design Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10857v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 16:59:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:13:10.349156
• Title: Divergent Thoughts toward One Goal: LLM-based Multi-Agent Collaboration System for Electronic Design Automation
• Title（参考訳）: LLMに基づく電子設計自動化のための多エージェント協調システム
• Authors: Haoyuan Wu, Haisheng Zheng, Zhuolun He, Bei Yu,
• Abstract要約: EDAidは多エージェントの協調システムであり,複数のエージェントが多元的思考を担い、共通の目標に向かって収束する。 具体的には、各エージェントは、EDAフロー自動化のために微調整された専門家LLMであるChipLlamaモデルによって制御される。 実験では,ChipLlamaモデルのSOTA(State-of-the-art)性能を実証し,EDAidの有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.536630285985836
• License:
• Abstract: Recently, with the development of tool-calling capabilities in large language models (LLMs), these models have demonstrated significant potential for automating electronic design automation (EDA) flows by interacting with EDA tool APIs via EDA scripts. However, considering the limited understanding of EDA tools, LLMs face challenges in practical scenarios where diverse interfaces of EDA tools exist across different platforms. Additionally, EDA flow automation often involves intricate, long-chain tool-calling processes, increasing the likelihood of errors in intermediate steps. Any errors will lead to the instability and failure of EDA flow automation. To address these challenges, we introduce EDAid, a multi-agent collaboration system where multiple agents harboring divergent thoughts converge towards a common goal, ensuring reliable and successful EDA flow automation. Specifically, each agent is controlled by ChipLlama models, which are expert LLMs fine-tuned for EDA flow automation. Our experiments demonstrate the state-of-the-art (SOTA) performance of our ChipLlama models and validate the effectiveness of our EDAid in the automation of complex EDA flows, showcasing superior performance compared to single-agent systems.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)におけるツールコール機能の開発により,EDAスクリプトを介してEDAツールAPIと対話することで,電子設計自動化(EDA)フローを自動化できることが実証されている。 しかし、EDAツールの理解が限られていることを考えると、LEMは異なるプラットフォームにまたがる多様なEDAツールのインターフェースが存在する現実的なシナリオにおいて、課題に直面している。 さらに、EDAフローの自動化は、複雑なロングチェーンのツールコールプロセスを伴い、中間ステップにおけるエラーの可能性を増大させる。 どんなエラーでも、EDAフロー自動化の不安定性と失敗につながる。 これらの課題に対処するために、複数のエージェントが分散思考を担い、共通目標に向かって収束し、EDAフローの自動化を確実にするマルチエージェントコラボレーションシステムであるEDAidを紹介した。 具体的には、各エージェントは、EDAフロー自動化のために微調整された専門家LLMであるChipLlamaモデルによって制御される。 実験では,我々のChipLlamaモデルのSOTA(State-of-the-art)性能を実証し,複雑なEDAフローの自動化におけるEDAidの有効性を検証するとともに,シングルエージェントシステムと比較して優れた性能を示す。

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