VeriDebug: A Unified LLM for Verilog Debugging via Contrastive Embedding and Guided Correction

📄 arXiv: 2504.19099v1 📥 PDF

作者: Ning Wang, Bingkun Yao, Jie Zhou, Yuchen Hu, Xi Wang, Nan Guan, Zhe Jiang

分类: cs.SE, cs.AI, cs.AR

发布日期: 2025-04-27

💡 一句话要点

VeriDebug：基于对比嵌入和引导修正的统一LLM用于Verilog调试

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Verilog调试 大语言模型 对比学习 嵌入表示 引导修正

📋 核心要点

  1. 现有方法在Verilog调试中应用大语言模型（LLM）的潜力尚未充分挖掘，面临准确性和效率的挑战。
  2. VeriDebug通过对比嵌入学习错误模式，并利用引导修正生成修复方案，从而统一错误检测与修复。
  3. 实验表明，VeriDebug在Verilog调试任务上显著优于现有开源和闭源模型，错误修复准确率大幅提升。

📝 摘要（中文）

本文提出VeriDebug，一种集成了对比表示和引导修正能力，用于自动Verilog调试的方法。与现有方法不同，VeriDebug采用基于嵌入的技术来准确检索内部信息，然后进行错误修复。VeriDebug通过共享参数空间统一了Verilog错误检测和纠正。通过同时学习错误模式和修复方法，它通过对比嵌入和引导修正简化了调试过程。实验结果表明，VeriDebug在增强Verilog调试方面是有效的。我们的VeriDebugLoc, Type模型在错误修复方面实现了64.7的准确率（Acc1），相比现有的开源SOTA 11.3有了显著的提高。这一性能不仅优于开源替代方案，而且超过了像GPT-3.5-turbo（36.6）这样的大型闭源模型，为传统的调试方法提供了一个更准确的替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：Verilog调试是硬件设计流程中的关键环节，但传统方法效率低且容易出错。现有基于LLM的方法在Verilog调试上的应用不足，难以准确识别和修复错误，尤其是在处理复杂的硬件描述时。因此，需要一种更有效、更准确的Verilog调试方法。

核心思路：VeriDebug的核心思路是利用对比学习来区分正确的和错误的Verilog代码片段，从而学习到更鲁棒的错误表示。然后，利用这些表示来引导LLM生成正确的代码，实现自动化的错误修复。通过统一错误检测和纠正，提高调试效率。

技术框架：VeriDebug包含两个主要阶段：对比嵌入和引导修正。在对比嵌入阶段，模型学习Verilog代码的嵌入表示，使得错误代码和正确代码在嵌入空间中具有明显的区分度。在引导修正阶段，模型利用学习到的嵌入表示，结合LLM的生成能力，生成修复后的Verilog代码。整个框架通过共享参数空间实现错误检测和纠正的统一。

关键创新：VeriDebug的关键创新在于将对比学习和引导修正相结合，用于Verilog调试。对比学习能够有效地学习错误表示，而引导修正则能够利用这些表示来生成正确的代码。这种结合使得VeriDebug能够更准确地识别和修复Verilog代码中的错误。与现有方法相比，VeriDebug能够更好地利用LLM的潜力，实现更高效的自动化调试。

关键设计：VeriDebug使用了一种对比损失函数来训练嵌入模型，该损失函数旨在最大化正确代码和错误代码之间的距离。在引导修正阶段，模型使用一种基于Transformer的LLM，并利用学习到的嵌入表示作为输入，生成修复后的Verilog代码。具体的网络结构和参数设置未知，但目标是优化错误修复的准确率（Acc1）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VeriDebug在Verilog错误修复任务上取得了显著的成果，其VeriDebugLoc, Type模型实现了64.7%的准确率（Acc1），远高于现有开源SOTA模型的11.3%。此外，VeriDebug的性能也超过了大型闭源模型GPT-3.5-turbo的36.6%，证明了其在Verilog调试方面的优越性。

🎯 应用场景

VeriDebug可应用于硬件设计自动化（EDA）工具中，帮助硬件工程师快速定位和修复Verilog代码中的错误，提高设计效率和质量。该技术还可用于在线教育平台，辅助学生学习Verilog编程，并提供自动化的代码调试服务。未来，VeriDebug有望成为硬件设计领域的重要工具，加速硬件产品的开发周期。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable potential in debugging for various programming languages. However, the application of LLMs to Verilog debugging remains insufficiently explored. Here, we present VeriDebug, an approach that integrates contrastive representation and guided correction capabilities for automated Verilog debugging. Unlike existing methods, VeriDebug employs an embedding-based technique to accurately retrieve internal information, followed by bug-fixing. VeriDebug unifies Verilog bug detection and correction through a shared parameter space. By simultaneously learning bug patterns and fixes, it streamlines debugging via contrastive embedding and guided correction. Empirical results show the efficacy of VeriDebug in enhancing Verilog debugging. Our VeriDebugLoc, Type model achieves 64.7 accuracy in bug fixing (Acc1), a significant improvement from the existing open-source SOTAs 11.3. This performance not only outperforms open-source alternatives but also exceeds larger closed-source models like GPT-3.5-turbo (36.6), offering a more accurate alternative to conventional debugging methods.