In diesem Artikel wird eine umfassende Literaturübersicht zur Anwendung großer Sprachmodelle (LLM) in verschiedenen Aspekten der Funktionsüberprüfung vorgestellt. Trotz der vielversprechenden Fortschritte, die diese neue Technologie bietet, ist es wichtig, sich der inhärenten Einschränkungen von LLMs bewusst zu sein, insbesondere der Halluzination, die zu falschen Vorhersagen führen kann. Um die Qualität der LLM-Ergebnisse sicherzustellen, werden vier Schutzparadigmen empfohlen. Abschließend fasst das Papier den beobachteten Trend der LLM-Entwicklung zusammen und äußert Optimismus hinsichtlich ihrer breiteren Anwendungen in der Verifizierung.
Paradigmen des LLM zur funktionalen Verifizierung
Sprachmodelle sind wohl die wichtigsten Arten von Modellen für maschinelles Lernen (ML), die zur funktionalen Verifizierung verwendet werden. Dieser Prozess umfasst die Verarbeitung zahlreicher Formen von Textdaten, darunter Spezifikationen, Quellcode, Testpläne, Testbenches, Protokolle und Berichte. Der Großteil der Textinhalte besteht aus natürlichen Sprachen, kontrollierten natürlichen Sprachen oder Programmiersprachen. Daher ist der effektive Einsatz von Sprachmodellen für die Anwendung von KI/ML bei der funktionalen Verifizierung von entscheidender Bedeutung.
Trotz dieser vielversprechenden Fortschritte, die diese neue Technologie bietet, ist es wichtig, sich der inhärenten Einschränkungen von Large Language Models (LLM) bewusst zu sein, die zu falschen Vorhersagen führen. Wir warnen insbesondere davor, Rohausgaben von LLMs direkt in der Verifizierung zu verwenden.
Um den Einschränkungen entgegenzuwirken und ihr Versprechen einzulösen, empfehlen die Autoren vier Schutzparadigmen, um die Qualität der LLM-Ergebnisse sicherzustellen:
- Hochwertiges Tor/Leitplanke
- Feedbackschleife zur Selbstkontrolle
- Aussendienstmitarbeiter
- Gedankenkette
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- Quelle: https://semiengineering.com/paradigms-of-large-language-model-applications-in-functional-verification/
