論文の概要: DeepRTL: Bridging Verilog Understanding and Generation with a Unified Representation Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15832v1
- Date: Thu, 20 Feb 2025 11:07:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 15:57:55.751589
- Title: DeepRTL: Bridging Verilog Understanding and Generation with a Unified Representation Model
- Title（参考訳）: DeepRTL:統一表現モデルによる言語理解と生成のブリッジング
- Authors: Yi Liu, Changran Xu, Yunhao Zhou, Zeju Li, Qiang Xu,
- Abstract要約: We present DeepRTL, a unified representation model that is excs in both Verilog understanding and generation。
CodeT5+に基づいて、DeepRTLは、Verilogコードをリッチでマルチレベルな自然言語記述と整合させる包括的なデータセットに基づいて微調整されている。
我々はVerilog理解のための最初のベンチマークを導入し、埋め込み類似性とGPTスコアを適用してモデルの理解能力を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.532046953850902
- License:
- Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) have shown significant potential for automating hardware description language (HDL) code generation from high-level natural language instructions. While fine-tuning has improved LLMs' performance in hardware design tasks, prior efforts have largely focused on Verilog generation, overlooking the equally critical task of Verilog understanding. Furthermore, existing models suffer from weak alignment between natural language descriptions and Verilog code, hindering the generation of high-quality, synthesizable designs. To address these issues, we present DeepRTL, a unified representation model that excels in both Verilog understanding and generation. Based on CodeT5+, DeepRTL is fine-tuned on a comprehensive dataset that aligns Verilog code with rich, multi-level natural language descriptions. We also introduce the first benchmark for Verilog understanding and take the initiative to apply embedding similarity and GPT Score to evaluate the models' understanding capabilities. These metrics capture semantic similarity more accurately than traditional methods like BLEU and ROUGE, which are limited to surface-level n-gram overlaps. By adapting curriculum learning to train DeepRTL, we enable it to significantly outperform GPT-4 in Verilog understanding tasks, while achieving performance on par with OpenAI's o1-preview model in Verilog generation tasks.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、ハイレベルな自然言語命令からハードウェア記述言語(HDL)コード生成を自動化する大きな可能性を示している。
微調整により、ハードウェア設計タスクにおけるLLMの性能は向上したが、以前の取り組みは、Verilogの理解において同様に重要なタスクを見越して、Verilog生成に重点を置いてきた。
さらに、既存のモデルは、自然言語記述とVerilogコードの間の弱い整合性に悩まされ、高品質で合成可能な設計の創出を妨げる。
これらの問題に対処するために,Verilogの理解と生成の両面で優れている統一表現モデルであるDeepRTLを提案する。
CodeT5+に基づいて、DeepRTLは、Verilogコードをリッチでマルチレベルな自然言語記述と整合させる包括的なデータセットに基づいて微調整されている。
また、Verilog理解のための最初のベンチマークを導入し、埋め込み類似性とGPTスコアを適用してモデルの理解能力を評価する。
これらのメトリクスは、表面レベルのn-gram重なりに制限されたBLEUやROUGEのような従来の手法よりも正確に意味的類似性を捉えている。
カリキュラム学習をDeepRTLの学習に適用することにより,OpenAIのo1-previewモデルに匹敵する性能を達成しつつ,Verilog理解タスクにおいてGPT-4を大幅に向上させることができる。
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