ChipLingo: A Systematic Training Framework for Large Language Models in EDA

📄 arXiv: 2604.27415v1 📥 PDF

作者: Lei Li, Xingwen Yu, Jianguo Ni, Junxuan Zhu, Jieqiong Zhang, Jian Zhao, Zhi Liu

分类: cs.LG

发布日期: 2026-04-30

💡 一句话要点

ChipLingo：面向EDA领域大语言模型的系统性训练框架

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

关键词: 电子设计自动化 大语言模型 领域自适应 预训练 指令对齐 检索增强生成 EDA-Bench

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在EDA领域应用面临领域知识不足、跨工具知识混淆以及RAG性能下降等挑战。
  2. ChipLingo通过多阶段训练流程，包括领域语料库构建、领域自适应预训练和指令对齐，提升LLM在EDA领域的性能。
  3. ChipLingo在EDA-Bench上取得了显著的性能提升，证明了系统性领域训练在知识密集型EDA任务中的价值。

📝 摘要（中文）

随着半导体技术的飞速发展，电子设计自动化(EDA)已成为一个日益知识密集和文档驱动的工程领域。尽管大型语言模型(LLM)已经展现出强大的通用能力，但由于领域专业知识有限、跨工具知识混淆以及领域训练后检索增强生成(RAG)性能下降等问题，直接将其应用于EDA仍然具有挑战性。为了解决这些问题，本文提出了ChipLingo，这是一个为EDA场景量身定制的领域自适应LLM的系统训练流程。ChipLingo包含三个阶段：多源数据整理和QA增强的领域语料库构建、不同参数训练策略比较的领域自适应预训练，以及在不同检索条件下进行RAG场景训练的指令对齐。我们还整理了一个内部基准测试EDA-Bench，涵盖了代表性的EDA工具场景，并计划公开发布。实验表明，ChipLingo-8B在EDA-Bench上实现了59.7%的准确率，优于同等规模的基础模型和一些更大的通用模型。ChipLingo-32B达到了70.02%，接近领先的闭源商业模型。进一步的分析表明，QA增强提高了领域性能，Partial FT在适应性和通用能力保持之间提供了比LoRA更好的平衡，并且显式的RAG场景训练减轻了领域训练后检索利用率的下降。这些结果证明了系统领域训练对于知识密集的EDA任务的实际价值，并为未来的EDA代理和外部知识驱动的系统奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型(LLM)在电子设计自动化(EDA)领域应用时面临的挑战，包括缺乏领域专业知识、跨工具知识混淆以及领域训练后检索增强生成(RAG)性能下降。现有方法难以有效利用LLM的通用能力来解决EDA领域特定的复杂问题。

核心思路：论文的核心思路是构建一个系统性的训练框架ChipLingo，通过多阶段的训练流程，使LLM能够更好地适应EDA领域。该框架包括领域语料库构建、领域自适应预训练和指令对齐，旨在提升LLM在EDA领域的知识储备、推理能力和检索利用率。

技术框架：ChipLingo的整体框架包含三个主要阶段：1) 领域语料库构建：收集和整理多源EDA数据，并进行QA增强，构建高质量的领域语料库。2) 领域自适应预训练：采用不同的参数训练策略（如Partial FT和LoRA）对LLM进行预训练，使其适应EDA领域的语言和知识。3) 指令对齐：通过RAG场景训练，使LLM能够更好地利用检索到的外部知识，并生成准确的答案。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个系统性的、多阶段的训练框架ChipLingo，专门针对EDA领域定制。该框架通过QA增强、参数训练策略选择和RAG场景训练等手段，有效提升了LLM在EDA领域的性能。此外，论文还构建了一个内部基准测试EDA-Bench，用于评估LLM在EDA领域的性能。

关键设计：在领域语料库构建阶段，论文采用了多源数据收集和QA增强技术，以提高语料库的质量和多样性。在领域自适应预训练阶段，论文比较了Partial FT和LoRA两种参数训练策略，并发现Partial FT在适应性和通用能力保持之间提供了更好的平衡。在指令对齐阶段，论文采用了显式的RAG场景训练，以减轻领域训练后检索利用率的下降。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ChipLingo-8B在EDA-Bench上实现了59.7%的准确率，优于同等规模的基础模型。ChipLingo-32B达到了70.02%，接近领先的闭源商业模型。实验结果表明，QA增强提高了领域性能，Partial FT在适应性和通用能力保持之间提供了比LoRA更好的平衡，并且显式的RAG场景训练减轻了领域训练后检索利用率的下降。

🎯 应用场景

ChipLingo的研究成果可应用于开发智能EDA工具，例如智能代码生成、自动验证和调试等。通过提升LLM在EDA领域的性能，可以提高设计效率、降低设计成本，并加速芯片的开发周期。该研究为构建未来的EDA代理和外部知识驱动的系统奠定了基础。

📄 摘要（原文）

With the rapid advancement of semiconductor technology, Electronic Design Automation (EDA) has become an increasingly knowledge-intensive and document-driven engineering domain. Although large language models (LLMs) have shown strong general capabilities, applying them directly to EDA remains challenging due to limited domain expertise, cross-tool knowledge confusion, and degraded retrieval-augmented generation (RAG) performance after domain training. To address these issues, this paper presents ChipLingo, a systematic training pipeline for domain-adapted LLMs tailored to EDA scenarios. ChipLingo consists of three stages: domain corpus construction with multi-source data curation and QA augmentation, domain-adaptive pretraining with comparisons of different parameter training strategies, and instruction alignment with RAG scenario training under diverse retrieval conditions. We also curate an internal benchmark, EDA-Bench, covering representative EDA tool scenarios, with plans for public release. Experiments show that ChipLingo-8B achieves 59.7% accuracy on EDA-Bench, outperforming the same-scale base model and some larger general-purpose models. ChipLingo-32B reaches 70.02%, approaching leading closed-source commercial models. Further analysis shows that QA augmentation improves domain performance, Partial FT offers a better balance between adaptation and general capability retention than LoRA, and explicit RAG scenario training mitigates the decline in retrieval utilization after domain training. These results demonstrate the practical value of systematic domain training for knowledge-intensive EDA tasks and provide a foundation for future EDA agents and external-knowledge-driven systems.