«`html
Полупроводники и их значение
Полупроводники необходимы для работы различных электронных устройств и развития таких отраслей, как телекоммуникации, автомобилестроение, здравоохранение, возобновляемая энергия и IoT.
Проблемы в производстве полупроводников
В производстве и проектировании полупроводников есть две основные фазы: FEOL и BEOL, каждая из которых имеет свои уникальные проблемы. Большие языковые модели (LLMs) могут помочь в таких задачах, как проверка правил проектирования, генерация макетов и исследование пространства в проектировании интегральных схем (IC).
Преимущества LLMs
LLMs могут генерировать новые проекты, соответствующие заданным ограничениям и оптимизировать желаемые показатели производительности, обучаясь на больших наборах данных. Однако большинство моделей являются общими и не обладают специфическими знаниями в области полупроводников.
Специализированные LLMs для полупроводников
В настоящее время существуют специализированные модели, такие как ChipGPT и ChatEDA, которые превосходят общие модели в задачах, таких как генерация кода и помощь в отладке.
Разработка SemiKong
Исследователи из Aitomatic Inc., FPT Software AI Center и Tokyo Electron Ltd разработали SemiKong — первую специализированную LLM для полупроводниковой отрасли. Эта модель обучена на обширных данных, включая технические книги и патенты, и включает 50,000 вопросов для улучшения обучения.
Процесс обучения
Обучение модели прошло в три этапа: предобучение, дообучение и квантование для реального использования. Для обучения использовались 8 графических процессоров NVIDIA A100 80GB.
Оценка модели
Оценка модели SemiKong проводилась по нескольким критериям, включая ясность, практичность и эффективность. Результаты показали, что комбинация предобучения и дообучения значительно улучшает производительность.
Заключение
Предложенный метод интеграции LLM технологий с полупроводниковой отраслью показал отличные результаты и может стать основой для будущих исследований.
Как использовать ИИ в вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI). Выберите, что хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение. Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с малого проекта.
- Расширяйте автоматизацию. Используйте полученные данные и опыт для дальнейшего развития.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
