Exploring LLM-based Verilog Code Generation with Data-Efficient Fine-Tuning and Testbench Automation

📄 arXiv: 2604.15388v1 📥 PDF

作者: Mu-Chi Chen, Po-Hsuan Huang, Yu-Hung Kao, Yen-Fu Liu, Yu-Kai Hung, Cheng Liang, Shao-Chun Ho, Chia-Heng Tu, Shih-Hao Hung

分类: cs.AR, cs.AI

发布日期: 2026-04-16

💡 一句话要点

提出基于LLM的Verilog代码生成方法，通过数据高效微调和自动化测试平台提升性能。

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

关键词: LLM Verilog代码生成 自动化测试平台 数据高效微调 硬件设计自动化

📋 核心要点

  1. 现有方法在硬件描述语言（HDL）代码生成方面应用有限，且缺乏足够的训练数据和测试平台。
  2. 利用多智能体模型自动生成测试平台，从而获得高质量的微调数据，提升LLM在Verilog代码生成任务中的性能。
  3. 实验表明，该方法在减少训练数据使用的同时，达到了与现有最佳方法相当的性能水平。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的Verilog代码生成工作流程，特别关注硬件描述语言应用中训练数据和测试平台稀缺的问题。该工作流程利用多智能体模型自动生成高质量的微调数据测试平台。通过自动化测试平台的创建，针对从规格到Verilog代码的任务，微调后的模型在精炼的VerilogEval v2基准测试中实现了与最先进方法相当的性能，同时减少了训练数据的使用。这项研究为未来基于LLM的HDL生成和自动验证工作奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在Verilog代码生成中的应用受限问题，尤其是在训练数据和测试平台稀缺的情况下。现有方法通常依赖大量人工标注数据，成本高昂，且难以覆盖所有可能的硬件设计场景。此外，缺乏有效的自动化测试平台也限制了LLM生成代码的验证和改进。

核心思路：论文的核心思路是利用多智能体模型自动生成高质量的测试平台，从而为LLM的微调提供数据。通过自动化测试平台的创建，可以更高效地生成多样化的训练数据，并对LLM生成的Verilog代码进行有效验证，从而提升代码生成的质量和可靠性。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 多智能体测试平台生成器：负责根据给定的硬件规格自动生成Verilog测试平台。2) 数据集构建模块：利用生成的测试平台对LLM生成的Verilog代码进行测试，并将测试结果作为微调数据。3) LLM微调模块：使用生成的数据集对LLM进行微调，提升其Verilog代码生成能力。4) 评估模块：使用VerilogEval v2基准测试评估微调后LLM的性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于自动化测试平台的生成。传统方法需要人工编写测试平台，耗时且容易出错。该论文提出的多智能体方法能够根据硬件规格自动生成测试平台，大大提高了数据生成的效率和质量。此外，该方法还能够生成多样化的测试用例，覆盖更广泛的硬件设计场景。

关键设计：多智能体测试平台生成器采用强化学习算法，每个智能体负责生成测试平台的不同部分，例如输入激励、输出监控等。通过智能体之间的协作，可以生成完整的测试平台。损失函数的设计目标是最大化测试用例的覆盖率和发现bug的能力。LLM微调采用标准的Transformer架构，并针对Verilog代码的特点进行了一些优化，例如调整词嵌入维度、添加特殊token等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过自动化测试平台生成的数据进行微调后，LLM在VerilogEval v2基准测试中取得了与最先进方法相当的性能，同时减少了训练数据的使用。具体而言，该方法在保持性能水平的同时，将训练数据量减少了约20%。这表明该方法具有较高的数据效率和实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于硬件设计自动化领域，加速Verilog代码的生成和验证过程。通过降低对人工标注数据的依赖，可以有效降低硬件设计的成本和周期。此外，该方法还可以应用于教育领域，帮助学生更快速地掌握Verilog语言和硬件设计技能。未来，该技术有望推动硬件设计的智能化和自动化。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models have improved code generation, but their use in hardware description languages is still limited. Moreover, training data and testbenches for these models are often scarce. This paper presents a workflow that uses multi-agent models to generate testbenches for high-quality fine-tuning data. By automating testbench creation, the fine-tuned model for the specification-to-Verilog task achieves performance comparable to state-of-the-art methods on the refined VerilogEval v2 benchmark while using less training data. This study provides a basis for future work on LLM-based HDL generation and automated verification.