（原标题：全球首个半导体大模子）赌钱赚钱app
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近几个月来，Aitomatic 偏执“AI 定约”联接伙伴（包括 Meta、AMD 和IBM）推出了一个新试验的培训的大模子。局太闷所说，这是寰宇上第一个特意为抖擞半导体行业需求而假想的大型言语模子，戮力于成为半导体假想公司使命历程的一部分。
据稳固开发 SemiKong LLM 的 Aitomatic 公司称，半导体行业蹙迫需要齐集群众书息。好多老龄群众行将退休，他们的学问也随之流失，因此好多公司靠近着严重的专科学问短缺问题。特意为抖擞行业需求而设立的 LLM 课程似乎是为新工程师提供保捏竞争力所需信息的可靠依次。
SemiKong 基于 Meta 的 Llama 3.1 LLM 平台，近期发布了 70B 版块。Aitomatic 与新 AI 定约的其他联接伙伴（包括 Meta、AMD 和IBM）联接开发了 LLM，其中 Aitomatic 的 DXA 系统成为 SemiKong 部署的复古。
DXA（Domain-Expert Agents）是 Aitomatic 将袖珍 LLM agents与 SemiKong 70B 的中央集群贯穿起来的时势。通过对客户公司的技能库或群众工程师的条款进行培训，DXA 不错抖擞该公司的需求。然后，经过试验的 DXA 被中枢 SemiKong 部署用来自动实施开发任务或与工程师和工东说念主进行聊天机器东说念主式的交流。
在其现在的 70B 版块中，以及基于 SemiKong 的袖珍 DXA agents下，LLM 的实用性远远越过了半导体界限的通用 AI 模子。SemiKong 宣称新芯片假想的上市时辰裁汰了 20-30% ，初次告成制造得分擢升了 20%。它还宣称不错将新工程师的学习弧线加速多达 50%，这是Meta支捏的症结主张。
了解 SemiKong是什么
半导体行业推动了消费电子、汽车系统和顶端筹备技能的朝上。半导体的坐褥波及复杂的工艺，需要无与伦比的精度和专科学问。这些过程包括芯片假想、制造、测试和优化，每个阶段齐需要深厚的界限学问。该界限传统上依赖于造就丰富的工程师，他们领有数十年的造就。
然则，该行业靠近着一个紧要挑战：资深群众的快速退休，形成了学问差距，胁迫到立异和效果。这种日益增长的担忧促使公司探索东说念主工智能当作获取、彭胀和诳骗群众学问的可行管制决策。此外，必须尽量减少与芯片假想和制造相干的资本和时辰，以抖擞商场需求。这些挑战突显了传统依次的局限性，并强调了量身定制的东说念主工智能管制决策的必要性。
应酬这些挑战的现存依次包括通用 AI 模子和基本自动化用具。天然这些依次在分析数据和改善决策方面很有匡助，但它们时常无法管制半导体行业独到的复杂性。举例，通用 AI 用具深奥灵验分析复杂制造过程所需的界限特定富厚。因此，公司无法澈底弥合表面 AI 智商与现实行业需求之间的差距，从而为特意的管制决策改变该界限留住了空间。
于是，Meta、AITOMATIC 和 AI 定约基础模子使命组下的其他联接者的讨论东说念主员推出了 SemiKong。SemiKong 是寰宇上第一个专注于半导体的大型言语模子 (LLM)，使用 Llama 3.1 平台假想。该模子经过多数半导体专用数据集的微调，包括行业文档、讨论论文和匿名操作数据。与通用 AI 系统不同，SemiKong 是特意为富厚半导体工艺的独到术语和要求而定制的。通过将此模子与 AITOMATIC 界限群众代理 (DXA：Domain-Expert Agents) 集成，公司不错灵验诳骗 AI 用具来管制特定的行业挑战。这些立异旨在诽谤资本、加速开发进程并促进通盘半导体行业的联接。
SemiKong 背后的技能建立在先进的 AI 和神经记号架构之上。AITOMATIC的 DXA 通过结构化的三阶段人命周期运行：
1、获取界限专科学问
2、使用合成和结构化数据试验模子
3、将生成的系统应用于现实场景
SemiKong 在该生态系统中演出着中枢变装，是复杂推理和决策任务的“大脑”。轻量级模子版块（举例 Llama 3.2）通过在资源受限的环境中收场更快的数据窥探和分析来补充主系统。这些模子与制造系统和物联网平台无缝集成，使公司大致优化使命历程、预测叹惜需求并改善决策。
SemiKong 在生成特定于半导体的内容和富厚复杂过程方面的流露优于多种闭源言语模子。这带来了切实的平正，包括新芯片假想的上市时辰裁汰了 20-30%，制造一次告成率擢升了 15-25%。这些用具还改善了新工程师的入职历程，将他们的学习弧线加速了 40-50%。在一个例子中，支捏 SemiKong 的 DXA 裁汰了蚀刻配方制定所需的时辰，而这频频需要数小时到数分钟。
讨论的关节论断强调了 SemiKong 和 DXA 在半导体界限的症结风趣：
1、DXA 灵验地拿获和构建资深工程师的学问，确保关节的专科学问得到保存并彭胀以供将来使用。
2、SemiKong 将芯片假想的上市时辰裁汰了高达 30%，权臣诽谤了资本并擢升了运营效果。
3、通过简化和加速入职历程，DXA 不错匡助新工程师更快地擢升使命效果，减少行业对造就丰富的群众的依赖。
4、集成物联网平台不错收场及时参数校准和预测性叹惜，擢升开荒性能和可靠性。
总之，这项讨论隆起了一项首创性的管制决策，以应酬半导体行业最紧迫的挑战之一：关节界限专科学问的流失。通过引入 SemiKong 和 DXA，讨论东说念主员提供了一个全面的框架，不错保存学问并擢升坐褥力和立异智商。这些朝上可能会重塑半导体制造业，提供可彭胀、经济高效的管制决策来管制该界限的复杂性。集成像 SemiKong 这么的 AI 用具关于更高效、更具弹性的半导体行业至关症结。
接下来，咱们编译了他们计议该表情的内容，以供群众参考：
大型言语模子 (LLM) 已显现出管制半导体行业某些问题的后劲。然则，它们频频是通用模子，深奥管制该行业独到挑战所需的专科学问，举例半导体器件和工艺的复杂物理和化学性质。SemiKong 是第一个针对半导体界限的行业特定 LLM，它为开发定制的专有模子提供了基础。
借助 SemiKong 1.0，咱们旨在开发一个大致在群众级别富厚蚀刻问题的基础模子。咱们的主要孝顺包括 (a) 整理全面的半导体相干文本语料库，(b) 创建具有深入半导体学问的基础模子，以及 (c) 引入一个用于集成群众学问的框架，从而鼓吹特定界限 AI 模子的评估过程。
通过使用咱们精选的数据集对预试验的 LLM 进行微调，咱们还是解说 SemiKong 在多样半导体制造和假想任务中的流露优于更大的通用 LLM。咱们进行了多数的实验，强调了开发特定界限的 LLM 当作公司或用具特定专有模子的基础的症结性，为半导体界限的进一步讨论和应用铺平了说念路。
1、先容
1.1、半导体制造与假想
半导体在为多样电子开荒供电以及推动电信、汽车、医疗保健、可再灵活力和物联网等行业的发展方面说明提防要作用。在半导体制造和假想中，两个主要阶段 FEOL 和 BEOL 各自齐靠近着独到的挑战。FEOL 是坐褥线的前端工艺，波及在半导体晶圆上创建有源器件。这包括晶圆制备、光刻、蚀刻、离子注入和栅极氧化物形成等要领 El-Kareh (这些工艺关于界说集成电路（IC）的晶体管结构和其他有源元件至关症结。)。
另一方面，BEOL（后端坐褥线工艺）专注于贯穿在 FEOL 时间创建的有源器件。这包括金属层、绝缘层和焊盘的形成 Quirk 和 Serda。后端工艺关于建立器件之间的电气贯穿以及收场 IC May 和 Spanos 的举座功能至关症结。
跟着特征尺寸接续消弱，器件架构变得越来越复杂，对先进制造技能和假想依次的需求变得至关症结。这导致东说念主们对诳骗东说念主工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技能来优化半导体制造工艺和协助假想任务的风趣日益浓厚 Amuru 等东说念主。。
1.2、大模子在半导体界限的应用
大模子 (LLM) 的最新进展已解说其在各个界限具有广博后劲，半导体行业东说念主员使用自监督学习技能对多数文本数据进行试验的 LLM 已显现出拿获丰富界限学问和生成类似东说念主类的文本的智商。这为将 LLM 应用于半导体工艺技能和 IC 假想任务开辟了新的可能性。
在半导体工艺技能的配景下，LLM 不错潜在地协助工艺参数优化等任务，其他诸如很是检测 以及制造开荒的预测性叹惜亦然大模子不错说明作用的所在。通过诳骗事先试验的模子中镶嵌的多数历程数据和界限学问，LLM 不错匡助识别模式、预测历程落幕并为多样制造要领建议最好建树。同样，在 IC 假想界限，LLM 不错匡助完成假想轨则检查、布局生成和假想空间探索等任务；通过从多数 IC 布局和假想轨则数据集结学习， LLM 不错生成符合指定接续并针对所需性能办法进行优化的新假想。
1.3、目的和范围
基于 LLM 的告成和后劲，本文先容了 SemiKong，这是第一个针对半导体界限量身定制的行业特定 LLM，专注于半导体工艺技能和制造中的应用。咱们旨在通过整理全面的半导体相干文本语料库并开发一种诳骗界限特定学问的新式预试验依次来管制通用基础模子的局限性。通过这么作念，咱们长途展示行业特定 LLM 在擢升 AI 驱动的半导体制造任务管制决策性能方面的后劲。
这项使命的范围包括以下内容：
• 整理大限制、半导体专用文本语料库，要点关心工艺技能和制造
• 基础模子SemiKong的开发特意针对半导体行业的蚀刻问题
• SemiKong对行业相干数据和历程优化与适度相干任务的微调
• 引入一种新颖的框架来诳骗群众反馈，从而鼓吹基于 LLM 的特定界限 AI 模子评估依次。
• SemiKong 与通用 LLM 比拟的性能评估
• 接头行业特定法学硕士在半导体制造中的含义和潜在应用
本文的主要孝顺如下：
• SemiKong-Corpus：咱们整理了全面的半导体相干文本语料库，涵盖了与半导体工艺技能和制造相干的闲居主题。该语料库是试验 SemiKong 的基础，并拿获了管制制造相干任务所必需的界限特定学问。
• SemiKong-Trainer：咱们推出了 SemiKong，这是一种专科的基础模子，具有丰富的半导体制造术语和工艺历程学问，非常看重蚀刻。通过使用咱们悉心挑选的数据对 SemiKong 进行预试验和微调，与通用 LLM 以致基于 LLM 的贸易居品比拟，咱们不才游任务中收场了显著的质地改进，如图 1所示。
• SemiKong-Eval：咱们开发了一个新颖的框架，以灵验诳骗群众的学问来鼓吹基于 LLM 的评估历程并生成高质地的基准。此外，咱们还进行了闲居的评估，以评估 SemiKong 在行业相干基准上的流露，举例工艺参数优化、很是检测和预测性叹惜。咱们的落幕解说了 SemiKong 优于通用 LLM，突显了为半导体制造界限开刊行业特定模子的症结性。
本文的其余部分安排如下：第 2节概述了 AI 和 LLM 在半导体行业应用的相干使命。第 3节先容了半导体现实，要点先容了半导体制造的前端历程。第 4节概述了用于整理半导体专用文本语料库和开发预试验依次的依次。第 5节先容了实验建树和落幕，比较了 SemiKong 与通用 LLM 在多样制造任务中的流露。第 6节接头了讨论落幕的含义、将来的潜在讨论标的，并总结了本文。
2、相干使命
2.1、半导体制造中的东说念主工智能（AI）
东说念主工智能 (AI) 在半导体制造中的应用取得了紧要进展，诳骗多样 AI 依次来擢升半导体制造工艺的效果、良率和质地。本节归来了应用于半导体制造不同阶段的最先进的 AI 依次，包括两个症结要领：掩模优化和热门检测。
掩模优化（mask optimization）是半导体制造中的关节要领。传统的掩模优化依次由于其迭代特点频频会耗尽多数的运行时辰. 最近，有团队建议了基于机器学习的依次来加速掩模优化任务，有讨论东说念主员以致将隐式学习应用于掩模优化任务中的逆向光刻依次。一个名为 LithoBench的大型数据集由越过 120k 个电路布局图块构成，用于基于深度学习的光刻模拟和掩模优化，并发布以加速基于机器学习的依次。此外，在掩模优化任务中，建议使用深度强化学习径直优化光学左近校正 (OPC) 中的首选办法，这是一种用于相干感知掩模优化的调制强化学习，旨在诳骗相邻段默契之间的空间相干性。
热门检测（Hotspot detection）是半导体制造中确保集成电路 (IC) 可靠性和性能的症结要领。热门是芯片上过热或应力可能导致过失的区域，从而诽谤制品率并影响器件的寿命和功能。跟着半导体技能节点的接续消弱，检测温存解这些热门变得越来越症结。一种基于主动学习的热门检测依次在检测精度方面取得了令东说念主印象潜入的流露。基于AdaBoost分类器和简化特征索求的新式光刻热门检测框架获取了较高的准确率，误报率也很低。
此外，罗致自定进程多任务学习的半监督学习被建议用于热门检测。同期，有团队建议了一种使用深度卷积神经齐集进行热门检测的依次，该依次还获取了准确的检测性能。这些依次仅仅专注于特定的任务，而不是建立一个模子来全面支捏半导体运营工程师。
2.2、半导体行业大模子
LLM 旨在适宜特定界限的芯片假想，包括从代码生成到造作总结以及为 EDA 工程师提供聊天机器东说念主协助等一系列任务。一个名为ChipNemo的表情解说了界限微调的 LLM 模子在问答工程助理聊天机器东说念主、EDA 剧本生成以及 bug 总结与分析三个特定任务上的流露优于 Llama3、GPT4 等通用 LLM 模子。一个东说念主名为RTLCoder的大模子在假想 RTL 生成方面的流露优于 GPT-3.5，它罗致了开源数据集和通过代码质地反馈的新试验决策。另一个名为ChipGPT的模子强调了数据驱动依次，明确指出数据是微调芯片假想 LLM 模子所需的沿途。以上落幕标明，使用界限 LLM 的代码生成任务有权臣改善。
另外，一个名为Hdldebugger的模子专注于通过 LLM 扶植 HDL 调试框架使用 LLM 模子进行调试。同期，Rtlfixer旨在使用 LLM 模子自动成立 RTL 语法造作。Chip-Chat 使用对话式 LLM 进行实验，以假想和考据使用 GPT-4 和 GPT-3.5 的 8 位累加器。ChatEDA 引入了一个由经过微调的 LLaMA2 70B 模子赋能的 EDA 自主代理，该模子在此任务中的流露优于 GPT-4 模子。
此外，受天然言语处理 (NLP) 大模子的启发，大型电路模子被建议当作简化 EDA 历程的新范式。然则，这些模子大多使用袖珍全球数据集开发，况兼限制了群众在开发过程中的参与。
2.3、大模子当作评估者
东说念主类评估是评估天然言语生成 (NLG) 算法的症结依次。好多 NLP 任务需要练习的扫视者或群众进行可靠的评估。然则，由于资本昂贵和对可类似性的担忧，招募东说念主类群众时常是不切现实的。与此同期，像 BLEU Papineni 和 ROUGE Lin等这么的自动检测（automatic metrics）未能达到可靠性预期，无法准确反馈东说念主类偏好。
最近，使用 LLM 来评估 NLG 已被引入来管制这些问题。这些依次无需参考，要求 LLM 凭证任务要求解说其谜底的合感性，并展示与东说念主类判断的相干性，假定 LLM 大致富厚高质地灵通的文本并为其分派更高的概率。G-eval Liu 等东说念主应用念念路链技能，要求 LLM 生成详确的评估要领来擢升评估质地。
尽管取得了这些朝上，但这些依次有一个共同的局限性：它们假定 LLM 自身不错富厚和评估学问。然则，在需要深厚专科学问的界限（举例半导体），频频需要具有多年造就的群众来评估复杂问题，以便作念出准确判断。
鉴于这些挑战，本文建议了一个框架，诳骗群众反馈来创建尺度，以便 LLM 进行更可靠的评估，接近群众级的可靠性。此反馈还用于为半导体界限生成高质地的基准。OSCaR Nguyen 等东说念主罗致了类似的依次来生成高质地的基准。不外，他们诳骗了 Amazon MTurk 上闲居东说念主的反馈，而咱们的基准则依赖于群众学问，从而确保了更高的可靠性。
3、半导体现实（Semiconductor Ontology）
半导体制造波及好多复杂的要领和历程，需要闲居的学问本领灵验实施。在每个要领中，让特意从事该界限的群众来指示工东说念主至关症结。然则，半导体制造过程关于东说念主工智能讨论东说念主员来说并抑遏易获取，他们在东说念主工智能方面领有深厚的专科学问，但时常深奥特定界限的学问，尤其是对半导体制造的了解。这一差距阻遏了高效、特定界限的东说念主工智能模子的开发。
为了应酬这一挑战，咱们与半导体群众联接开发了一个现实（ontology），系统地构建了通盘半导体制造过程。该现实罗致从上至下的依次构建，将该界限从一般级别辞别为详确级别、子级别和特定历程，确保不会忽略任何干键历程。
通过系统地构建半导体制造过程，咱们的现实不仅管制了东说念主工智能讨论东说念主员的学问差距，还为创建更灵验的特定界限东说念主工智能模子奠定了基础。该现实不仅关于构建特意的东说念主工智能模子（如用于蚀刻的 SemiKong）极度有价值，而且还不错当作评估将来通用智能模子的基准，这些模子旨在管制闲居的半导体制造主题，岂论是在模子开发回是评估方面。
现实的眉目结构增强了富厚和试验效果，从而大致创建具有针对半导体制造特定阶段的精准知致力于的专用言语模子代理。因此，该现实可当作指示将来培训使命和确保言语模子与行业朝上保捏同步的动态用具。为了收场这些办法，悉心假想的轨范和细密的实施关于构建全面的半导体现实至关症结。
咱们与行业群众联接开发了半导体制造现实，涵盖了从前端到后端的通盘半导体制造过程，包括基板制备、薄膜形成、图案化、掺杂、平坦化、清洁和名义制备、热处理、计量和检测、高等模块和后端工艺。这些代表了半导体制造的主要眉目，咱们的群众进一步将其分为二级和三级。
举例，图案化是一个关节的第一级工艺，在第二级中进一步细分为蚀刻等子类。第三级将蚀刻分为湿法蚀刻、干法蚀刻、等离子蚀刻、反应离子蚀刻、深反应离子蚀刻、各向同性湿法蚀刻、各向异性湿法蚀刻、原子离子蚀刻和电子回旋加速器蚀刻。
本文先容了咱们的模子 SemiKong，它不错全面富厚和支捏蚀刻工艺，确保咱们的现实澈底遮掩这一关节界限，并为将来其他半导体制造工艺中的特意模子奠定基础。
4、SemiKong：半导体行业特定大模子
开发群众级的界限特定模子需要获取相干界限的深入学问。一种流行的依次是使用全面的界限特定数据试验模子。该试验过程可分为两个阶段：预试验和微调。天然这种依次频频不错权臣改善模子，但它仍然存在与数据质地保证、界说模子试验政策和细目适宜的评估办法相干的挑战。在本节中，咱们将接头咱们的数据管制历程（第 4.1节）、使用预试验和微调试验 SemiKong 模子的过程（第 4.2节）以及在评估历程中加入群众反馈（第 4.3节）。
4.1、数据管制（Data Curation）
高质地界限专用数据集（包括半导体界限的数据集）频频很特别。为了管制这个问题，咱们特意针对半导体界限引入了一个大限制、高质地的基于文本的数据集。咱们的数据集由两部分构成：用于预试验的文档和用于微调的说明。
预试验数据集：预试验是将学问融入模子的关节要领。然则，预试验的通用模子频频优先商量数据遮掩率而不是深度。细目使用哪些数据来试验模子以及它所包含的学问范围是一项挑战。基于这个问题，咱们假定通用预试验模子深奥深入的学问和专注于特定界限的智商。
咱们引入了一个基于文本的数据集，专注于半导体，摘自技能册本、论文和专利。为了构建这个数据集，咱们手动搜索了互联网上可用的全球 PDF 文档。然后使用 PyPDF 库将这些文档改动为原始文本。由于原始文本频频存在表情问题，咱们使用 GPT-4o-mini 进行后处理，将文本改动为 markdown 表情。此要领不仅检阅了瓦解造作，还保留了特殊类型的信息，举例表格。咱们建议的预试验数据集的灵验性在表 IV 所示的实验落幕中得到了解说。落幕标明，当将纯正使用指示进行微调的模子与微调之前使用咱们的数据集进行预试验的模子进行比较时，有权臣的改进。
指示数据集：咱们诳骗 GPT-4o 和 GPT-o1-preview 生成与半导体关节字相干的指示。为此，咱们起首预界说了一个与半导体相干的术语列表，该列表指示 GPT-4o 生成其他同义词和相干关节字。然后使用这个彭胀的列表指示 GPT-4o 为咱们的数据集制定问题。咱们的依次确保全面遮掩咱们的 SemiKong 不错管制的问题，从而擢升咱们的指示数据集的灵验性。
该数据集包括 5,000 个解释半导体办法的问题、5,000 个管制需要数学推理的复杂蚀刻问题的问题和 40,000 个管制尺度蚀刻工艺问题的问题，如表 I 所示。问题集完成后，咱们使用 GPT-4o 回答与半导体办法和惯例问题相干的问题。关于波及数学和推理的更复杂的问题，咱们使用 GPT-o1-preview 来生成谜底。这种依次增强了模子管制复杂问题的智商，使其成为更强盛的基础模子，非常是在半导体蚀刻界限。
4.2、模子试验
咱们使用第 3.1 节中形容的精选数据集来试验咱们的 SemiKong 模子。起首，使用 Tiktoken（一种基于 BPE 的记号器）对文本数据进行记号，该记号器闲居应用于开阔 NLP 应用轨范中。随后，将旋转位置镶嵌 (RoPE) 纳入位置镶嵌组件，以使 LLM 大致灵验地拿获位置信息。试验过程包括两个阶段：使用纯文本数据集进行模子预试验和监督微调 (SFT)。然后，咱们进行试验后处理，使模子更妥贴坐褥。模子概述和筹备资源详见表 II。
模子预试验（Model pre-training）：咱们假定通用预试验模子深奥界限特定学问。因此，咱们使用 Meta 的 Llama3 8B 和 70B 检查点当作开端对咱们的 SemiKong 模子进行了预试验。此要领旨在增强模子对半导体界限的深入学问，从而确保它们愈加专注于咱们但愿模子在将来成为群众的特定界限。
监督微调 (SFT：Supervised fine-tuning)：预试验为模子提供了深入的界限学问，而微调则使模子大致实施咱们预期的任务，举例问答、对话和推理。鉴于指示数据的可用性，SFT 用于指示模子实施与半导体相干的任务。
试验后历程（Post-training process）：在预试验和微调之后，咱们进行了量化和销亡，为部署模子作念好准备。咱们的收场罗致了 GPTQ ，这是一种用于生成式预试验ransformers的精准试验后量化技能。临了，将 LoRA 适配器与原始 LLM 模子销亡，以生成针对半导体制造量身定制的最终 LLM 模子。
4.3、评估半导体制造大模子的建议依次
在特定界限环境中评估 AI 助手模子需要群众判断来解说模子响应的实用性。然则，群众扫视频频有限且资本昂贵。因此，开发一个自动化办法来评估这些模子的质地关于它们的开发和评估至关症结。这么的办法不仅支捏表情开发，而且不错当作将来该界限讨论的尺度。受此需求的推动，咱们建议了一种新颖的历程来生成评估尺度列表。此尺度列表将输入到 LLM 中，以增强其解说群众模子的智商。一个关节的挑战是不同的子界限需要不同的评估尺度，况兼莫得适用于总共问题的通用尺度。
咱们瞻望，有了最终细目的尺度列表，LLM 将大致评估与群众判断高度相干的 AI 助手模子的响应。咱们的孝顺包括开发一个历程，通过诳骗群众反馈来生成定制的尺度列表。咱们通过为半导体行业界限生成尺度列表来解说咱们历程的灵验性。
值得强调的是，咱们的依次不仅适用于半导体界限，也适用于其他需要东说念主类专科学问的界限。在咱们建议的评估历程中，咱们领先从三个主要来源齐集了一组问题：来自咱们公司群众的 737 个问题、从 ResearchGate 论坛爬取的 150 个问题以及 ChatGPT 生成的 100 个一般问题。咱们的里面群众仔细审查并评估了每个问题，以确保其质地。经过审查，问题被分为三个难度级别：简便、中等和不毛，如表 3所示。
此外，咱们的群众开发了一个现实（如第 3节所述），将问题的历程分为高等、次级和特定级别。临了，咱们诳骗总共齐集到的问题和扫视，将它们输入 GPT-4o 和咱们的 SemiKong 模子中以生成运转谜底。
在东说念主机协同办法的基础上，咱们将其发展为群众协同框架。如图二所示，在这种依次中，群众会审查 LLM 生成的运转谜底。这些群众在其界限领有丰富的学问，他们不仅提供正确谜底，还会评估其他谜底的质地。这种双重智商使咱们大致生成基准测试的基身手实，并抽象出一套尺度来指示 LLM 评估半导体群众模子。
为了收场这少许，咱们要求群众对谜底进行评分，并为他们的评分提供详确的情理。然后，机器学习讨论东说念主员分析这些情理，制定一份全面的尺度清单，用于指示 LLM 对模子输出进行评分。办法是创建了了、精准的尺度，使 LLM 大致作念出与东说念主类群众类似的评估。这个过程是迭代的，凭证群众的新数据扫视接续更新尺度，从而逐渐改进评估框架。在本文中，咱们将使用 LLM 评估半导体群众模子的尺度界说如下：
了了径直 (C&D：Clarity and Directness )：此尺度波及使用阳春白雪的言语，以确保谜底易于富厚。这意味着幸免使用不消要的术语或技能术语，因为这些术语可能会让读者感到困惑。它还要求在每个句子中直经受制手头的问题或主题，保捏对要点的关心。使用表情记号或编号列表组织信息不错进一步擢升可读性并使关节点更容易富厚。
实用性和即时可用性 (PIU：Practicality and Immediate Usability)：实用性和即时可用性波及提供既实用又易于实施的建议。这意味着要专注于了了、可操作的要领而不是表面解释，确保指示径直适用于现实寰宇的情况。建议应切合现实并妥贴特定情况，使其可立即使用并与受众的需求相干。
效果和精真金不怕火 (E&B：Efficiency and Brevity )：效果和精真金不怕火包括摒弃冗余信息并积蓄相干要点以幸免冗长。办法是保捏信息精真金不怕火，同期仍涵盖总共必要的细节，确保信息了了、切中要点，无需不消要的流露。
逻辑历程和连贯性 (LFC：Logical Flow and Coherence)：逻辑历程和连贯性波及以了了、合适逻辑的规则枚举要点，使谜底易于富厚。这包括将相干要点归入了了的类别，增强举座连贯性，并确保用户不错松驰富厚念念想的进展。
群众对群众交流 (EEC：Expert-to-Expert Communication)：群众对群众交流波及将回答定制为造就丰富的工程师向担任雷同变装但造就较少的另别称工程师提供的指示或指示。这可确保对话成为管制问题过程的一部分，要点关心高等办法和实用指示，而无需深入探讨群众听众不消要的过于基础的解释。
使用示例和具体性 (UES：Use of Examples and Specificity)：使用示例和具体性是指仅在示例对解释具有症结价值时才提供示例。确保比较与要抒发的不雅点径直相干且片言只字。仅当技能术语对接头至关症结时才引入它们，况兼仅在要求保捏了了度和相干性时才对这些术语提供片言只字的解释。
5、实验落幕
5.1、收场细节
为了试验 Semikong，咱们使用了 8 个 NVIDIA A100 80GB GPU。咱们免除 Transformers HuggingFace、HuggingFace Accelerator 和 LLaMA-Factory 库的指示原则来微调 LLM。预试验和 SFT 的超参数包括批处理大小为 3、梯度累积要领为 3 和学习率为 1.0e-5。试验进行了 5 个时期，罗致余弦学习率调动轨范，预热率为 0.15。咱们启用了 FP16 进行搀和精度试验，并分派了 20% 的数据集进行考据。咱们在微调中使用了 LoRA。
5.2、评估
为了评估微拯救预试验的孝顺，咱们进行了实验来比较三种模子：Llama3、仅使用 SFT 的 SemiKong 和使用 SFT 进行预试验的 SemiKong。表 4显现了咱们实验的落幕。一般来说，仅进行微调并不可擢升模子的性能。这标明通用模子深奥界限特定学问。当模子经过预试验以学习更深入的学问时，模子的性能动手显现出改善的迹象。然则，为这个实验实施的模子惟有 8B 个参数，这限制了学习模子学问的智商。因此，在接下来的实验中，咱们将对具有 70B 参数的更大模子进行实验，并仅对使用咱们建议的半导体数据集进行预试验的模子进行微调。
表5中的实验落幕 标明，具有 70B 参数的模子昭着优于具有 8B 参数的模子。即使与咱们微调的 SemiKong 8B 模子比拟，基本 Llama3 70B 模子仍然优于它。基于这一不雅察，咱们的 SemiKong 70B 模子和实验落幕标明，咱们的依次在总共尺度上齐昭着优于通用开源 Llama3 8B 和 Llama3 70B 模子。
为了解说 SemiKong 的优胜性，咱们进行了实验，将其性能与贸易居品进行比较。值得防护的是，SemiKong 是一个基础模子，不依赖于 RAG 等支捏系统。如表 6和图 1所示，SemiKong 在 C&D 和 E&B 办法上提供了可比的性能，而在六个关节办法中的四个中，它流露出色：PIU、LFC、EEC 和 UES。这些办法关于细目模子是否抖擞群众的需求至关症结。
总体而言，SemiKong 收场了最先进的性能，使其成为最妥贴群众使用的模子。它的即时应用的实用性、逻辑历程、幸免不消要的信息以及提供精真金不怕火准确谜底的智商恰是工程师日常使命所需要的。
6、论断和将来讨论标的
在本文中，咱们先容了 SemiKong，这是第一个特意针对半导体行业的基础模子，有 8B 和 70B 两个版块。此外，咱们还公布了一个针对半导体应用量身定制的大限制数据集，其中包含预试验和微调数据。咱们还建议了一个半导体现实，旨在支捏东说念主工智能讨论东说念主员在半导体界限开展新的东说念主工智能讨论。咱们的 SemiKong 模子还是收场了最先进的性能，超越了开源基础模子，并在群众使用中超越了贸易居品。
然则，SemiKong 仅仅初步努力，还有多数使命要作念。起首，基于咱们建议的现实，咱们不错进一步开发除蚀刻除外的其他工艺，使半导体东说念主工智能愈加全面，适用于半导体制造的各个阶段。其次，咱们的管说念不错适宜和彭胀到其他行业，从而增强多个部门的工业运营。
https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/semikong-is-the-worlds-first-open-source-semiconductor-focused-llm-it-claims-to-bring-new-chips-to-market-30-percent-faster
https://www.marktechpost.com/2024/12/27/meet-semikong-the-worlds-first-open-source-semiconductor-focused-llm/
https://arxiv.org/html/2411.13802v2
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