この論文では、機能検証の複数の側面に大規模言語モデル (LLM) を適用するための包括的な文献レビューを紹介します。この新しいテクノロジーによってもたらされる有望な進歩にもかかわらず、LLM に固有の制限、特に誤った予測につながる可能性のある幻覚を認識することが不可欠です。 LLM 出力の品質を保証するために、4 つの安全保護パラダイムが推奨されます。最後に、この論文は LLM 開発の観察された傾向を要約し、検証における LLM のより広範な応用についての楽観的な見方を表明しています。

機能検証のための LLM のパラダイム
言語モデルは、機能検証に使用される機械学習 (ML) モデルの中でおそらく最も重要なタイプです。このプロセスには、仕様、ソース コード、テスト計画、テストベンチ、ログ、レポートなど、さまざまな形式のテキスト データの処理が含まれます。テキスト コンテンツのほとんどは、自然言語、制御された自然言語、またはプログラミング言語で構成されます。したがって、機能検証における AI/ML の適用には、言語モデルを効果的に使用することが重要です。

この新しいテクノロジーによってもたらされる有望な進歩にもかかわらず、不正確な予測につながる大規模言語モデル (LLM) の固有の制限を認識することが重要です。特に、LLM の生の出力を検証に直接使用しないように注意してください。

制限に対抗し、その約束を果たすために、著者らは LLM 出力の品質を保証する 4 つの安全保護パラダイムを推奨しています。

• 高品質のゲート/ガードレール
• セルフチェックフィードバックループ
• 外部エージェント
• 思考の連鎖

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• 情報源： https://semiengineering.com/paradigms-of-large-language-model-applications-in-functional-verification/