본 논문은 최첨단 대규모 언어 모델(LLM)을 인쇄 회로 기판(PCB) 상의 스위치형 모드 전원 공급 장치(SMPS) 설계에 적용하는 연구에 초점을 맞추고 있습니다. LLM이 SPICE와 같은 주요 시뮬레이션 도구의 결과를 해석하고 다단계 설계 프로세스에 적응하는 데 어려움이 있음을 지적하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 SPICEAssistant 프레임워크를 제안합니다. SPICEAssistant는 LLM이 시뮬레이터와 유연하게 상호 작용하여 회로 수정의 영향을 추정할 수 있도록 SPICE에 대한 인터페이스 역할을 하는 다양한 도구를 제공합니다. 256개의 질문으로 구성된 벤치마크를 통해 SPICEAssistant의 성능을 평가한 결과, 시뮬레이션 피드백이 LLM의 SMPS 설계 능력을 효과적으로 향상시키며, 시뮬레이션 반복 횟수가 증가할수록 성능이 향상됨을 보였습니다. SPICEAssistant 프레임워크는 독립형 LLM인 GPT-4o보다 벤치마크에서 약 38% 향상된 성능을 보였습니다.
