本研究提出ReasoningV模型，旨在解决大语言模型在Verilog代码生成中的数据质量和推理能力问题。该模型通过高质量数据集和两阶段训练，实现了75%的令牌消耗减少，准确率达到57.8%，为AI驱动的硬件设计自动化提供了可靠路径。

本文探讨了通过微调大型语言模型（LLMs）生成高质量Verilog代码的能力，提出了一种多专家LLM架构（MEV-LLM），显著提高了代码生成的准确性和功能正确性。实验结果表明，微调后的模型在Verilog生成任务中优于现有商业模型，展示了LLMs在硬件设计自动化中的潜力。

该研究使用微调现有的LLMs在Verilog数据集上自动生成高质量的Verilog代码。经过微调的CodeGen-16B模型在功能正确性上优于商业GPT-3.5-turbo模型，并在多样化和复杂的问题集中表现出竞争性能。