Enhancing Finite State Machine Design Automation with Large Language Models and Prompt Engineering Techniques

📄 arXiv: 2506.00001v1 📥 PDF

作者: Qun-Kai Lin, Cheng Hsu, Tian-Sheuan Chang

分类: cs.AR, cs.CL

发布日期: 2025-03-26

备注: published in 2024 IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems (APCCAS 2024)

💡 一句话要点

利用大型语言模型和提示工程提升有限状态机设计自动化

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

关键词: 有限状态机设计 大型语言模型 提示工程 硬件描述语言 设计自动化

📋 核心要点

  1. 现有硬件描述语言（HDL）设计方法面临效率和自动化程度的挑战，需要更智能的设计工具。
  2. 论文提出利用大型语言模型（LLM）结合提示工程技术，自动化有限状态机（FSM）的设计过程。
  3. 实验表明，通过提示优化方法（TOP Patch）可以有效提升LLM在FSM设计任务中的成功率。

📝 摘要（中文）

本文研究了三个主流大型语言模型（LLM）：Claude 3 Opus、ChatGPT-4 和 ChatGPT-4o 在有限状态机（FSM）设计中的性能。通过使用 HDLBits 提供的教学内容，评估了这些模型的稳定性、局限性以及提高成功率的潜在方法。此外，还探讨了使用提示优化方法——面向任务的提示（TOP）补丁——对 LLM 模型在各种 FSM 设计场景中的成功率的影响。结果表明，系统化的格式提示方法和新颖的提示优化方法具有应用于 HDL 设计自动化之外的其他领域的潜力，并可能在未来与其他提示工程技术集成。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决有限状态机（FSM）设计自动化的问题。现有方法依赖人工设计，效率低且容易出错。大型语言模型（LLM）在HDL设计中展现出潜力，但其稳定性和成功率仍有待提高。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM强大的代码生成能力，结合提示工程技术，引导LLM生成正确的FSM代码。通过精心设计的提示和优化方法，提高LLM在FSM设计任务中的稳定性和成功率。

技术框架：论文主要包含以下几个阶段：1) 选择合适的LLM模型（Claude 3 Opus, ChatGPT-4, ChatGPT-4o）；2) 使用HDLBits提供的教学内容作为输入；3) 设计系统化的格式提示；4) 应用面向任务的提示（TOP）补丁进行提示优化；5) 评估LLM在不同FSM设计场景下的成功率。

关键创新：论文的关键创新在于提出了面向任务的提示（TOP）补丁，这是一种新颖的提示优化方法，能够有效提升LLM在FSM设计任务中的性能。此外，论文还系统地研究了不同LLM模型在FSM设计中的表现，并分析了其局限性。

关键设计：TOP Patch的具体实现细节未知，但其核心思想是根据任务目标，对原始提示进行迭代优化，以引导LLM生成更准确、更符合要求的代码。论文中使用了HDLBits作为评估数据集，并采用成功率作为评估指标。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过使用系统化的格式提示和TOP Patch提示优化方法，LLM在FSM设计任务中的成功率得到了显著提升。具体提升幅度未知，但论文强调了TOP Patch在提高LLM性能方面的潜力。该方法为利用LLM进行硬件设计自动化提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于硬件设计自动化领域，加速数字电路和系统的开发过程。通过降低设计门槛，使更多工程师能够参与到硬件设计中。未来，该方法有望扩展到其他硬件设计任务，如CPU设计、存储器设计等，并与其他自动化工具集成，实现更高效的硬件开发流程。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have attracted considerable attention in recent years due to their remarkable compatibility with Hardware Description Language (HDL) design. In this paper, we examine the performance of three major LLMs, Claude 3 Opus, ChatGPT-4, and ChatGPT-4o, in designing finite state machines (FSMs). By utilizing the instructional content provided by HDLBits, we evaluate the stability, limitations, and potential approaches for improving the success rates of these models. Furthermore, we explore the impact of using the prompt-refining method, To-do-Oriented Prompting (TOP) Patch, on the success rate of these LLM models in various FSM design scenarios. The results show that the systematic format prompt method and the novel prompt refinement method have the potential to be applied to other domains beyond HDL design automation, considering its possible integration with other prompt engineering techniques in the future.