論文の概要: PEFA-AI: Advancing Open-source LLMs for RTL generation using Progressive Error Feedback Agentic-AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03934v1
• Date: Thu, 06 Nov 2025 00:19:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-07 20:17:53.247175
• Title: PEFA-AI: Advancing Open-source LLMs for RTL generation using Progressive Error Feedback Agentic-AI
• Title（参考訳）: PEFA-AI:Progressive Error Feedback Agentic-AIを用いたRTL生成のためのオープンソースLLMの改善
• Authors: Athma Narayanan, Mahesh Subedar, Omesh Tickoo,
• Abstract要約: 本稿では,人的介入を伴わずにレジスタ転送レベル(RTL)生成のタスクを協調的に完了する複数のエージェントからなるエージェントフローを提案する。 提案するフローの重要な特徴は,自己修正機構であるエージェントのプログレッシブエラーフィードバックシステム(PEFA)である。 コード生成に対するこの適応的アプローチを検証するために、ベンチマークは2つのオープンソース自然言語-RTLデータセットを使用して実行される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.455262834289454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present an agentic flow consisting of multiple agents that combine specialized LLMs and hardware simulation tools to collaboratively complete the complex task of Register Transfer Level (RTL) generation without human intervention. A key feature of the proposed flow is the progressive error feedback system of agents (PEFA), a self-correcting mechanism that leverages iterative error feedback to progressively increase the complexity of the approach. The generated RTL includes checks for compilation, functional correctness, and synthesizable constructs. To validate this adaptive approach to code generation, benchmarking is performed using two opensource natural language-to-RTL datasets. We demonstrate the benefits of the proposed approach implemented on an open source agentic framework, using both open- and closed-source LLMs, effectively bridging the performance gap between them. Compared to previously published methods, our approach sets a new benchmark, providing state-of-the-art pass rates while being efficient in token counts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特殊なLSMとハードウェアシミュレーションツールを組み合わせたエージェントフローを用いて,人的介入なしにRTL生成の複雑なタスクを協調的に完了するエージェントフローを提案する。 提案するフローの重要な特徴はエージェントのプログレッシブなエラーフィードバックシステム(PEFA)である。 生成されたRTLには、コンパイル、機能的正確性、および合成可能なコンストラクトのチェックが含まれている。 コード生成に対するこの適応的アプローチを検証するために、ベンチマークは2つのオープンソース自然言語-RTLデータセットを使用して実行される。 オープンソースエージェントフレームワークに実装された提案手法の利点を,オープンソースとクローズドソースの両方のLCMを用いて実証し,それらの性能ギャップを効果的に埋める。 これまでに公表された手法と比較して,提案手法は新しいベンチマークを設定し,トークンカウントの効率を保ちつつ,最先端のパスレートを提供する。

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