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硅谷新潮：设计师利用生成式AI助力芯片设计
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
研究人员使用内部数据训练大型语言模型，创建了一个名为ChipNeMo的自定义LLM，用于生成和优化软件并协助人类设计师。研究团队选择了三个用例：聊天机器人、代码生成器和分析工具。研究人员发现，定制化LLM的价值非常高。在芯片设计任务中，具有仅130亿参数的自定义ChipNeMo模型的性能甚至超过了具有70亿参数的通用LLM。
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关键要点
- 研究人员展示了生成性人工智能如何协助半导体设计这一复杂工程。
- 大型语言模型（LLMs）可以通过内部数据训练，帮助提高生产力。
- 半导体设计需要多个工程团队协调工作，通常耗时两年。
- NVIDIA的研究团队创建了名为ChipNeMo的自定义LLM，用于生成和优化软件。
- ChipNeMo模型的目标是提高芯片设计的整体生产力。
- 研究团队选择了三个初始用例：聊天机器人、代码生成器和分析工具。
- 分析工具已被广泛接受，能够自动化维护已知错误描述的任务。
- 聊天机器人帮助工程师快速找到技术文档。
- 代码生成器能够生成10-20行的代码片段，支持芯片设计师使用的两种专业语言。
- 研究团队使用NVIDIA NeMo框架定制生成性AI模型，选择了基础模型并进行了两轮训练。
- 定制化的ChipNeMo模型在芯片设计任务中表现优于通用LLM，如LLaMA2。
- 用户在收集和清理训练数据时需谨慎，以确保数据质量。
- NVIDIA Research在人工智能、计算机图形学等领域有众多科学家和工程师。
- 企业可以使用NeMo框架开始构建自己的自定义LLM。
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