重审VerilogEval：更新的LLM、上下文学习与规范到RTL任务
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了大型语言模型（LLM）在数字硬件代码生成中的应用不足问题。通过改进的VerilogEval基准测试，我们引入了故障分析和新提示，扩展了任务支持，显著提高了GPT-4 Turbo在规范到RTL任务上的通过率至59%。研究表明，适当的提示工程对于模型表现至关重要，并且持续推动模型的开发和部署。
本文介绍了一种创新的基于多专家的LLM架构，用于解决现有方法在Verilog代码生成中的局限性。实验证据显示，该架构在生成的Verilog输出方面有显著改进，对自动硬件设计领域具有重要意义。
