RTLCurator: RTL 생성을 위한 레이블 효율적 데이터 큐레이션

요약

RTL 코드 생성을 위한 LLM 학습 데이터의 품질을 높이는 RTLCurator를 제안합니다. 단순히 정확성만으로 데이터를 필터링하는 대신, 동작 인식 호환성을 학습하여 데이터의 구조적 풍부함과 정렬을 유지하며 효율적인 데이터 큐레이션을 수행합니다.

핵심 포인트

• 기존 합성 RTL 데이터셋의 낮은 기능 테스트 통과율 문제 해결
• 정확성 위주의 필터링이 초래하는 데이터 단순화 문제 방지
• 동작 인식 호환성 사전 확률을 통한 효율적 데이터 보정
• 전체 데이터의 10%만 검증하고도 전체 학습 대비 성능 향상 달성