MetRex：基于LLM的Verilog代码指标推理基准
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了当前LLM在合成后指标推理和估计HDL设计方面的不足。通过引入MetRex数据集，该数据集包含25,868个Verilog设计及其对应的合成后指标，本研究展示了基于链式思维（CoT）的模板如何提高LLM的推理能力。实验结果表明，经过监督微调（SFT），LLM在多个指标上的推理能力显著提升，为后续的Verilog代码指标推理奠定了基础。
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。
