モデル選定

Verilogコード生成

# Verilogコード生成

Verireason Qwen2.5 7b RTLCoder Verilog GRPO Reasoning Tb GGUF

これはQwen2.5-7bをベースにした量子化モデルで、Verilogコード生成と推論タスクに特化しており、強化学習技術を用いて最適化されています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Verireason Qwen2.5 7b RTLCoder Verilog GRPO Reasoning Tb I1 GGUF

これはVerilogハードウェア記述言語に最適化された7Bパラメータの大規模言語モデルで、RTLコーディングと推論タスクに特化し、複数の量子化バージョンを提供します。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Verireason Codellama 7b RTLCoder Verilog GRPO Reasoning Tb

VeriReasonは、強化学習とテストプラットフォームのフィードバックを組み合わせたVerilog RTLコード生成方法で、事前学習モデルのハードウェア設計分野での性能を大幅に向上させます。

大規模言語モデル

Codev R1 Distill Qwen 7B

DeepSeek-R1から蒸留されたVerilog RTLコード生成モデルで、Verilogベンチマークで優れた性能を発揮

大規模言語モデル

Fine Tuned Codegen 16B Verilog

VeriGenはCodeGen-multi-16Bを微調整した16Bパラメータモデルで、Verilogハードウェア記述言語のコード生成に特化しています。

大規模言語モデル

Transformers その他

Fine Tuned Codegen 6B Verilog

VeriGenはCodeGen-multi-16Bをファインチューニングした6Bパラメータモデルで、Verilogハードウェア記述言語のコード生成に特化しています。

大規模言語モデル

Transformers その他

Fine Tuned Codegen 2B Verilog

VeriGenはCodeGen-multi-2Bを微調整した20億パラメータのモデルで、Verilogハードウェア記述言語のコード生成に特化しています。

大規模言語モデル

Transformers その他

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大規模言語モデル

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Transformers 英語

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