Large Language Model for Verilog Code Generation: Literature Review and the Road Ahead
यह शोध पत्र वर्िलॉग (Verilog) कोड जनरेशन के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (Large Language Models) के उपयोग पर 102 अध्ययनों की एक व्यापक व्यवस्थित साहित्य समीक्षा प्रस्तुत करता है, जो वर्तमान विधियों, डेटासेट और संरेखण रणनीतियों का विश्लेषण करते हुए सीमाओं की पहचान करता है और स्वचालित हार्डवेयर डिज़ाइन को आगे बढ़ाने के लिए एक भविष्य का अनुसंधान रोडमैप प्रस्तावित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ पृथ्वी की सबसे जटिल मशीनों के ब्लूप्रिंट मानव हाथों द्वारा नहीं, बल्कि एक ऐसे कंप्यूटर द्वारा लिखे जाते हैं जो प्राकृतिक भाषा को पढ़ और समझ सकता है। यह इलेक्ट्रॉनिक डिज़ाइन का नया क्षितिज है, एक ऐसा क्षेत्र जहाँ इंजीनियर यह वर्णन करते हैं कि सिलिकॉन चिप्स को कैसे व्यवहार करना चाहिए, जिसके लिए 'वेरिलॉग' (Verilog) नामक एक विशेष भाषा का उपयोग किया जाता है। दशकों से, यह प्रक्रिया एक सूक्ष्म और मानव-प्रधान प्रयास रही है, जिसमें यह सुनिश्चित करने के लिए गहन विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है कि परिणामी सर्किट सही ढंग से कार्य करें, भौतिक स्थान की सीमाओं के भीतर फिट हों, और अत्यधिक गर्म न हों। हाल ही में, एक नए प्रकार के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, जिसे 'लार्ज लैंग्वेज मॉडल' (LLM) के रूप में जाना जाता है, ने इस क्षेत्र में प्रवेश करना शुरू कर दिया है। ये मॉडल, जो पहले से ही कंप्यूटर के लिए सॉफ़्टवेयर लिखने में सक्षम सिद्ध हो चुके हैं, अब इस परीक्षण के दौर से गुजर रहे हैं कि क्या वे हार्डवेयर डिज़ाइन कर सकते हैं। इसमें दांव बहुत ऊंचे हैं: जैसे-जैसे चिप्स अधिक जटिल होते जा रहे हैं, मानव उत्पादकता और आधुनिक तकनीक की मांगों के बीच का अंतर बढ़ता जा रहा है, जिससे एक ऐसी बाधा उत्पन्न हो रही है जो स्मार्टफोन से लेकर सुपरकंप्यूटर तक, हर चीज़ में नवाचार को धीमा करने का खतरा पैदा करती है।
चीन, ऑस्ट्रेलिया और सिंगापुर के विश्वविद्यालयों के शोधकर्ताओं की एक टीम द्वारा 2025 में प्रकाशित एक व्यापक समीक्षा इस तेजी से विकसित होते परिदृश्य का मानचित्रण करने का प्रयास करती है। गुआंग यांग और वेई झेंग के नेतृत्व में लेखकों ने केवल कुछ हालिया प्रयोगों को ही नहीं देखा; उन्होंने इन शक्तिशाली AI मॉडलों को वेरिलॉग कोड जनरेशन पर लागू करने वाले प्रत्येक अध्ययन को खोजने के लिए हजारों शैक्षणिक शोध पत्रों और प्रीप्रिंट्स की व्यवस्थित खोज की। एक कठोर फ़िल्टरिंग प्रक्रिया के बाद, वे 2020 और 2025 के बीच प्रकाशित 102 उच्च-गुणवत्ता वाले अध्ययनों पर केंद्रित हुए। उनका लक्ष्य यह समझना था कि किन उपकरणों का उपयोग किया जा रहा है, उनका परीक्षण कितनी अच्छी तरह किया जा रहा है, कौन सी तकनीकें उनके प्रदर्शन में सुधार कर रही हैं, और क्या परिणामी डिज़ाइन वास्तविक दुनिया के उपयोग के लिए पर्याप्त सुरक्षित और विश्वसनीय हैं।
शोधकर्ताओं ने पाया कि यह क्षेत्र कुछ ही वर्षों में विस्फोट की तरह बढ़ा है, जो 2020 में एक अध्ययन से बढ़कर अकेले 2025 में 66 शोध पत्रों तक पहुँच गया है। उन्होंने पाया कि इस प्रगति को गति देने वाले AI मॉडल दो मुख्य प्रकारों के हैं। पहला समूह सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडलों का है, वही जो कहानियाँ लिख सकते हैं या प्रश्नों के उत्तर दे सकते हैं, जिन्हें शोधकर्ता हार्डवेयर डिज़ाइन के लिए अनुकूलित करने का प्रयास कर रहे हैं। दूसरा समूह उन मॉडलों का है जिन्हें बड़ी मात्रा में वेरिलॉग कोड पर विशेष रूप से प्रशिक्षित या फाइन-ट्यून किया गया है। शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध ओपन-सोर्स मॉडलों में, लामा (Llama) और डीपसीक (DeepSeek) आर्किटेक्चर पर आधारित परिवार सबसे लोकप्रिय विकल्प बन गए हैं, जबकि प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों के क्लोज्ड-सोर्स मॉडल, विशेष रूप से GPT श्रृंखला वाले, कच्चे उपयोग के मामले में हावी बने हुए हैं। समीक्षा एक स्पष्ट रुझान को उजागर करती है: जबकि सामान्य मॉडल कोड उत्पन्न कर सकते हैं, सबसे आशाजनक परिणाम उन मॉडलों से आते हैं जिन्हें हार्डवेयर डिज़ाइन के विशिष्ट नियमों और तर्क को सिखाया गया है।
यह जानने के लिए कि क्या ये AI-जनित डिज़ाइन वास्तव में काम करते हैं, शोधकर्ताओं ने इस बात की जांच की कि वैज्ञानिक इनका परीक्षण कैसे कर रहे हैं। उन्होंने पाया कि यह क्षेत्र उन सरल जाँचों से दूर जा रहा है जो केवल यह देखती हैं कि कोड सही टेक्स्ट जैसा दिखता है या नहीं। इसके बजाय, सबसे विश्वसनीय अध्ययन अब "टेस्टबेंच" (testbenches) का उपयोग करते हैं, जो स्वचालित सिमुलेशन हैं जो जनरेट किए गए कोड को यह देखने के लिए चलाते हैं कि क्या वह बिल्कुल इच्छित व्यवहार करता है। समीक्षा ने दर्जनों ऐसे परीक्षण डेटासेट्स को सूचीबद्ध किया, यह नोट करते हुए कि हालांकि उनमें से कई अभी भी छोटे हैं, लेकिन सर्वश्रेष्ठ में हजारों उदाहरण शामिल हैं जिनमें विस्तृत निर्देश और सत्यापित समाधान दिए गए हैं। एक महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह है कि इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता मॉडल के समान ही महत्वपूर्ण है। शोधकर्ता तेजी से ऐसे डेटासेट बना रहे हैं जिनमें न केवल कोड शामिल है, बल्कि तर्क के चरण और हार्डवेयर की विशिष्ट बाधाएं भी शामिल हैं, जिससे AI को केवल एक टेक्स्ट प्रेडिक्टर के बजाय एक इंजीनियर की तरह सोचने के लिए सिखाया जा सके।
यह पत्र विवरण देता है कि शोधकर्ता इन मॉडलों को बेहतर बनाने के लिए किन विधियों का उपयोग कर रहे हैं। कुछ दृष्टिकोणों में मॉडल को बदले बिना, चालाक प्रॉम्प्टिंग तकनीकों का उपयोग करना या डिज़ाइन को अंतिम रूप देने से पहले AI से मानक इंजीनियरिंग टूल के विरुद्ध अपने काम की जांच करने के लिए कहना शामिल है। अन्य विधियों में मॉडलों को विशेष डेटा पर और अधिक प्रशिक्षित करना या 'रिनफोर्समेंट लर्निंग' (reinforcement learning) जैसी तकनीक का उपयोग करना शामिल है, जहाँ मॉडल को कठोर परीक्षणों को पास करने वाले कोड के लिए पुरस्कृत किया जाता है और त्रुटियों के लिए दंडित किया जाता है। समीक्षा सुझाव देती है कि इन रणनीतियों को संयोजित करना, विशेष रूप से कई AI एजेंटों को मिलकर काम करने के लिए कहना—एक डिज़ाइन करने के लिए, एक जाँचने के लिए, और एक अनुकूलित करने के लिए—सर्वश्रेष्ठ परिणाम देता है। हालाँकि, लेखक चेतावनी देते हैं कि इन सुधारों के बावजूद, यह तकनीक अभी भी पूर्ण नहीं है। मॉडल अभी भी हार्डवेयर की जटिल और समानांतर प्रकृति के साथ संघर्ष करते हैं, कभी-कभी ऐसा कोड बनाते हैं जो दिखने में तो सही लगता है लेकिन निर्माण के समय विफल हो जाता है।
शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि समीक्षा उन जोखिमों को संबोधित करती है जो डिज़ाइन कार्यों को AI को सौंपने से जुड़े हैं। शोधकर्ताओं ने विश्लेषण किया कि वर्तमान अध्ययन सुरक्षा, दक्षता और कॉपीराइट को कैसे संभालते हैं। उन्होंने पाया कि हालांकि छिपी हुई कमजोरियों वाले कोड उत्पन्न करने या बौद्धिक संपत्व को चुराने से रोकने के लिए कुछ प्रगति हुई है, लेकिन ये क्षेत्र अभी भी अल्पविकसित हैं। मॉडल कभी-कभी "भ्रम" (hallucinate) कर सकते हैं, यानी ऐसे तर्कसंगत दिखने वाले डिज़ाइन बना सकते हैं जिनमें तार्किक त्रुटियां होती हैं जो चिप के निर्माण के समय ही सामने आती हैं। लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि हालांकि लार्ज लैंग्वेज मॉडल हार्डवेयर बनाने के हमारे तरीके को बदलने की अपार क्षमता रखते हैं, लेकिन आगे का रास्ता केवल बेहतर कोड जनरेशन से कहीं अधिक है। इसके लिए भौतिक बाधाओं के परीक्षण के लिए नए बेंचमार्क, मजबूत सुरक्षा तंत्र और ऐसे उपकरणों की आवश्यकता है जो मानव इंजीनियरों को AI के साथ मिलकर काम करने की अनुमति दें। उनका सुझाव है कि इस क्षेत्र का भविष्य मानव डिजाइनरों को बदलने में नहीं, बल्कि ऐसे बुद्धिमान सहायकों को बनाने में है जो आधुनिक चिप्स की जटिलता को संभाल सकें और साथ ही सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए मानव विशेषज्ञ को प्रक्रिया में बनाए रखें।
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