論文の概要: Understanding and Mitigating Errors of LLM-Generated RTL Code
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05266v1
- Date: Thu, 07 Aug 2025 11:02:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.828968
- Title: Understanding and Mitigating Errors of LLM-Generated RTL Code
- Title（参考訳）: LLM生成RTL符号の誤りの理解と修正
- Authors: Jiazheng Zhang, Cheng Liu, Huawei Li,
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) ベースのレジスタ転送レベル (RTL) コード生成は有望であるが、全体的な成功率は相変わらず不満足である。
包括的なエラー解析と手動分類を行う。
その結果、ほとんどのエラーはRTLプログラミングの知識不足、回路概念の理解不足、複雑なマルチモーダル入力の誤解釈によるものであることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.747889860813149
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the promising potential of large language model (LLM) based register-transfer-level (RTL) code generation, the overall success rate remains unsatisfactory. Errors arise from various factors, with limited understanding of specific failure causes hindering improvement. To address this, we conduct a comprehensive error analysis and manual categorization. Our findings reveal that most errors stem not from LLM reasoning limitations, but from insufficient RTL programming knowledge, poor understanding of circuit concepts, ambiguous design descriptions, or misinterpretation of complex multimodal inputs. Leveraging in-context learning, we propose targeted error correction techniques. Specifically, we construct a domain-specific knowledge base and employ retrieval-augmented generation (RAG) to supply necessary RTL knowledge. To mitigate ambiguity errors, we introduce design description rules and implement a rule-checking mechanism. For multimodal misinterpretation, we integrate external tools to convert inputs into LLM-compatible meta-formats. For remaining errors, we adopt an iterative debugging loop (simulation-error localization-correction). Integrating these techniques into an LLM-based framework significantly improves performance. We incorporate these error correction techniques into a foundational LLM-based RTL code generation framework, resulting in significantly improved performance. Experimental results show that our enhanced framework achieves 91.0\% accuracy on the VerilogEval benchmark, surpassing the baseline code generation approach by 32.7\%, demonstrating the effectiveness of our methods.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)ベースのレジスタ-トランスファーレベル(RTL)コード生成の有望な可能性にもかかわらず、全体的な成功率は相変わらず不満足である。
エラーはさまざまな要因から発生し、特定の障害に対する理解が限られ、改善を妨げる。
これを解決するために、包括的なエラー解析と手動分類を行う。
その結果,ほとんどのエラーはLLM推論の限界ではなく,RTLプログラミングの知識不足,回路概念の理解不足,不明瞭な設計記述,複雑なマルチモーダル入力の誤解釈などに起因することがわかった。
テキスト内学習を活用することで,ターゲット誤り訂正手法を提案する。
具体的には、ドメイン固有の知識ベースを構築し、検索強化世代(RAG)を用いて必要なRTL知識を提供する。
曖昧性エラーを軽減するため,設計記述規則を導入し,ルールチェック機構を実装した。
マルチモーダルな誤解釈では、外部ツールを統合して入力をLLM互換のメタフォーマットに変換する。
残るエラーに対して、繰り返しデバッグループ(simulation-error Localization-correction)を採用する。
これらのテクニックをLLMベースのフレームワークに統合することで、パフォーマンスが大幅に向上する。
これらの誤り訂正手法を基礎となるLLMベースのRTLコード生成フレームワークに組み込んだ結果,性能が大幅に向上した。
実験の結果,VerilogEvalベンチマークで91.0\%の精度を実現し,ベースラインコード生成手法を32.7\%超え,提案手法の有効性を実証した。
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