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MetRex：基于LLM的Verilog代码指标推理基准
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于多专家的LLM架构（MEV-LLM），旨在提升Verilog代码生成的质量。该架构整合多个微调的LLM，针对不同复杂度的数据集进行学习，显著改善了生成代码的语法和功能正确性，推动了自动硬件设计的发展。
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关键要点
- 使用大型语言模型(LLMs)进行Verilog代码生成引起了极大兴趣。
- 现有方法在生成的Verilog代码质量方面存在局限性。
- 本文介绍了一种基于多专家的LLM架构用于Verilog代码生成 (MEV-LLM)。
- MEV-LLM架构整合多个经过特定微调的LLMs，针对不同复杂度的数据集进行学习。
- 该架构允许更有针对性地学习，解决Verilog代码生成的细微差别。
- 实验证据显示在句法和功能正确性方面有显著改进。
- 这些发现强调了方法的效力，推动了自动硬件设计的发展。
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