Chain-of-Descriptions: Improving Code LLMs for VHDL Code Generation and Summarization

📄 arXiv: 2507.12308v1 📥 PDF

作者: Prashanth Vijayaraghavan, Apoorva Nitsure, Charles Mackin, Luyao Shi, Stefano Ambrogio, Arvind Haran, Viresh Paruthi, Ali Elzein, Dan Coops, David Beymer, Tyler Baldwin, Ehsan Degan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.AR

发布日期: 2025-07-16

备注: 10 pages (6 content pages + 4 supplementary), 5 figures, Proceedings of the 2024 ACM/IEEE International Symposium on Machine Learning for CAD. 2024 (MLCAD'24)

DOI: 10.1145/3670474.3685966

💡 一句话要点

提出Chain-of-Descriptions方法，提升代码大模型在VHDL代码生成与摘要任务上的性能

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

关键词: VHDL代码生成 代码摘要 大型语言模型 硬件描述语言 Chain-of-Descriptions

📋 核心要点

  1. 现有代码大模型在VHDL等硬件描述语言上的性能不足，缺乏针对该领域的优化和评估。
  2. 提出Chain-of-Descriptions (CoDes) 方法，通过生成中间描述步骤来增强LLM对VHDL代码的理解。
  3. 实验结果表明，CoDes方法在VHDL代码生成和摘要任务中显著优于标准prompting策略，提升了模型性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已广泛应用于各种NLP任务和领域，展现了其适应性和有效性。在电子设计自动化（EDA）领域，LLMs在寄存器传输级（RTL）代码生成和摘要等任务中显示出潜力。然而，尽管通用代码LLMs激增，但专注于评估和改进这些模型以用于硬件描述语言（HDL），特别是VHDL的研究仍然匮乏。本研究使用各种指标和两个数据集——VHDL-Eval和VHDL-Xform，评估了现有代码LLMs在VHDL代码生成和摘要方面的性能。后者是一个内部数据集，旨在衡量LLMs对功能等效代码的理解。研究结果表明，这些模型在不同指标下表现不佳，突显了它们在该领域适用性方面的显著差距。为了应对这一挑战，我们提出了一种新颖的方法Chain-of-Descriptions（CoDes），以提高LLMs在VHDL代码生成和摘要任务中的性能。CoDes涉及基于以下内容生成一系列中间描述步骤：（i）代码生成的问题陈述，以及（ii）摘要的VHDL代码。然后将这些步骤与原始输入提示（问题陈述或代码）集成，并作为LLMs的输入以生成最终输出。实验表明，在两个数据集上的各种指标中，CoDes方法显著优于标准提示策略。该方法不仅提高了VHDL代码生成和摘要的质量，而且还为未来旨在增强VHDL代码LLMs的研究提供了一个框架。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有大型语言模型（LLMs）在VHDL代码生成和摘要任务中表现不佳的问题。现有的通用代码LLMs在处理VHDL这种特定领域的硬件描述语言时，由于缺乏针对性的训练和优化，难以达到令人满意的性能。这限制了LLMs在电子设计自动化（EDA）领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是引入“Chain-of-Descriptions”（CoDes）方法，通过生成一系列中间描述步骤，引导LLM逐步理解VHDL代码的语义和功能。这种方法模拟了人类专家在理解复杂代码时的思考过程，将复杂任务分解为更小的、更易于处理的子任务。通过提供更丰富的上下文信息，CoDes能够帮助LLM更好地理解VHDL代码，从而提高代码生成和摘要的质量。

技术框架：CoDes方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 对于代码生成任务，首先根据问题陈述生成一系列中间描述步骤，例如，描述代码的功能、输入输出、关键算法等。2) 对于代码摘要任务，首先根据VHDL代码生成一系列中间描述步骤，例如，描述代码的模块结构、信号连接、状态机等。3) 将生成的中间描述步骤与原始输入（问题陈述或代码）结合，形成新的输入提示。4) 将新的输入提示输入到LLM中，生成最终的VHDL代码或摘要。

关键创新：CoDes方法的关键创新在于引入了中间描述步骤的概念，通过将复杂任务分解为更小的子任务，提高了LLM对VHDL代码的理解能力。与传统的直接prompting方法相比，CoDes能够提供更丰富的上下文信息，引导LLM逐步生成高质量的代码或摘要。此外，CoDes方法具有通用性，可以应用于不同的LLM和不同的VHDL代码生成和摘要任务。

关键设计：CoDes方法的关键设计在于如何生成有效的中间描述步骤。论文中并没有详细说明如何自动生成这些步骤，这部分可能依赖于人工设计或者其他辅助工具。此外，如何将中间描述步骤与原始输入进行有效融合，也是一个重要的设计考虑。论文中提到将这些步骤与原始输入提示集成，但没有详细说明具体的集成方式，例如，可以使用分隔符将它们连接起来，或者使用更复杂的结构化表示。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，CoDes方法在VHDL-Eval和VHDL-Xform两个数据集上均显著优于标准prompting策略。具体性能提升数据未知，但摘要中明确指出CoDes方法在各种指标上都超越了baseline，证明了其有效性。该方法为提升LLM在特定领域代码生成任务中的性能提供了一种有效的解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于电子设计自动化（EDA）领域，帮助工程师更高效地进行VHDL代码的生成、验证和维护。通过降低对专业VHDL工程师的依赖，可以加速硬件产品的开发周期，并降低开发成本。未来，该方法有望扩展到其他硬件描述语言和EDA任务中，推动智能硬件设计的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have become widely used across diverse NLP tasks and domains, demonstrating their adaptability and effectiveness. In the realm of Electronic Design Automation (EDA), LLMs show promise for tasks like Register-Transfer Level (RTL) code generation and summarization. However, despite the proliferation of LLMs for general code-related tasks, there's a dearth of research focused on evaluating and refining these models for hardware description languages (HDLs), notably VHDL. In this study, we evaluate the performance of existing code LLMs for VHDL code generation and summarization using various metrics and two datasets -- VHDL-Eval and VHDL-Xform. The latter, an in-house dataset, aims to gauge LLMs' understanding of functionally equivalent code. Our findings reveal consistent underperformance of these models across different metrics, underscoring a significant gap in their suitability for this domain. To address this challenge, we propose Chain-of-Descriptions (CoDes), a novel approach to enhance the performance of LLMs for VHDL code generation and summarization tasks. CoDes involves generating a series of intermediate descriptive steps based on: (i) the problem statement for code generation, and (ii) the VHDL code for summarization. These steps are then integrated with the original input prompt (problem statement or code) and provided as input to the LLMs to generate the final output. Our experiments demonstrate that the CoDes approach significantly surpasses the standard prompting strategy across various metrics on both datasets. This method not only improves the quality of VHDL code generation and summarization but also serves as a framework for future research aimed at enhancing code LLMs for VHDL.