2025年12月24日
## 要約：
本研究では、電子設計自動化（EDA）分野におけるクラウドコンピューティングの急速な成長に対応するため、大規模言語モデル（LLM）をテキストベースの回帰タスクに適用し、ジョブのリソースと寿命を予測する新しいフレームワークを提案します。LLMの出力を制約するための科学表記とプレフィックス埋め込みの導入、およびフルアテンションによるファインチューニングが予測精度向上に貢献しました。実世界のクラウドデータセットでの検証により、EDA分野における性能予測の新たな基準を確立しました。
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## 翻訳：
arXiv:2512.19701v1 Announce Type: new
Abstract: 電子設計自動化（EDA）業界におけるクラウドコンピューティングの急速な成長は、最適なスケジューリングを実現するためのリソースとジョブ寿命予測の必要性を生み出しました。従来の機械学習メソッドは、EDAワークロードの複雑さと異質性に対して苦戦し、広範な特徴量エンジニアリングと専門知識を必要とします。本研究では、この課題に対処するために、テキストベースの回帰タスクを通じて大規模言語モデル（LLM）を微調整する新しいフレームワークを提案します。LLMの出力を制約するために、科学表記とプレフィックス埋め込みを導入し、出力形式の信頼性を大幅に向上させました。さらに、フルアテンションによるファインチューニングと推論は、スライディングウィンドウアテンションLLMの予測精度を向上させることがわかりました。本研究では、実世界のクラウドデータセットで提案されたフレームワークの効果を実証し、EDA分野における性能予測の新たな基準を確立しました。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.19701)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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