ADO-LLM: Analog Design Bayesian Optimization with In-Context Learning of Large Language Models

本文介绍了一种名为贝叶斯优化（BO）的流行的基于机器学习的优化策略，它已被用于自动化模拟电路设计，因为它适用于各种电路拓扑和技术。传统的BO方法采用黑匣子高斯过程代理模型和优化标记数据查询，通过在探索和开发之间进行权衡来找到优化解决方案。然而，BO中寻找最优设计解决方案可能在计算和数据使用方面都很昂贵，特别是对于高维优化问题。本文提出了ADO-LLM，这是首个将大型语言模型（LLM）与贝叶斯优化相结合的工作，用于模拟电路设计优化。ADO-LLM利用LLM将领域知识注入其中，以快速生成可行的设计点，以弥补BO在找到高价值设计区域方面的低效性，特别是在BO的概率代理模型的有限设计空间覆盖下。同时，在迭代BO过程中评估的设计点采样为LLM提供了高质量的演示，同时利用注入的广泛设计知识生成高质量的设计点。此外，BO的探索带来的多样性丰富了LLM的上下文理解，并允许它在设计空间中进行更广泛的搜索，防止重复和冗余的建议。我们在两种不同类型的模拟电路上评估了所提出的框架，并展示了设计效率和效果的显著改进。

ADO-LLM试图解决的问题是模拟电路设计中的低效率和高成本。论文的假设是将大型语言模型（LLMs）与贝叶斯优化相结合，可以提高设计效率和效果。这是否是一个新问题？是的，这是一个新问题。

论文的关键思路是将大型语言模型与贝叶斯优化相结合，以提高模拟电路设计的效率和效果。这篇论文的思路相比当前领域的研究状况，具有创新性。

论文的亮点包括：1. ADO-LLM是第一个将大型语言模型与贝叶斯优化相结合的模拟电路设计框架。2. ADO-LLM利用大型语言模型的领域知识，快速生成可行的设计点，以解决贝叶斯优化在有限设计空间覆盖下寻找高价值设计区域的低效率问题。3. 论文在两种不同类型的模拟电路上进行了实验，并展示了设计效率和效果的显著提高。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究。例如：1. 'Bayesian Optimization with Robust Bayesian Neural Networks for Analog Circuit Design' 2. 'Fast and Accurate Analog Circuit Design Using Bayesian Optimization with Gaussian Process Surrogate Models' 3. 'Efficient Optimization of Analog Circuits with Gaussian Processes and Particle Swarm Optimization'等。