ChipGPT: How far are we from natural language hardware design

  • ChipGPT: How far are we from natural language hardware design [34.2]
    この研究は、自然言語仕様からハードウェアロジック設計を生成するLLMを探索する自動設計環境の実証を試みる。 LLMをベースとしたスケーラブルな4段階ゼロコード論理設計フレームワークを提案する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 19 Jun 2023 08:28:15 GMT)
  • ロジック設計にLLMを使おうという取り組み、 段階的にうまくLLMを使っていくアプローチのよう。Verilogを通せばプログラムコードに近いわけでできそうな気はする。EDA toolsに組み込んで効果があったとのこと。

A Comprehensive Survey on Applications of Transformers for Deep Learning Tasks

  • A Comprehensive Survey on Applications of Transformers for Deep Learning Tasks [60.4]
    Transformerは、シーケンシャルデータ内のコンテキスト関係を理解するために自己認識メカニズムを使用するディープニューラルネットワークである。 Transformerモデルは、入力シーケンス要素間の長い依存関係を処理し、並列処理を可能にする。 我々の調査では、トランスフォーマーベースのモデルのためのトップ5のアプリケーションドメインを特定します。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Sun, 11 Jun 2023 23:13:51 GMT)
  • Transformerの適用に関する総合的なサーベイ、分野としてNatural Language Processing, Computer Vision, Multi-Modal, Audio/Speech, Signal Processingを挙げ、様々な手法を紹介している。
  • 時系列での手法進化を振り返るのに良いサーベイ