論文の概要: ChipNeMo: Domain-Adapted LLMs for Chip Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00176v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 22:35:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 15:33:35.844037
• Title: ChipNeMo: Domain-Adapted LLMs for Chip Design
• Title（参考訳）: ChipNeMo: チップ設計のためのドメイン適応LDM
• Authors: Mingjie Liu, Teo Ene, Robert Kirby, Chris Cheng, Nathaniel Pinckney, Rongjian Liang, Jonah Alben, Himyanshu Anand, Sanmitra Banerjee, Ismet Bayraktaroglu, Bonita Bhaskaran, Bryan Catanzaro, Arjun Chaudhuri, Sharon Clay, Bill Dally, Laura Dang, Parikshit Deshpande, Siddhanth Dhodhi, Sameer Halepete, Eric Hill, Jiashang Hu, Sumit Jain, Brucek Khailany, Kishor Kunal, Xiaowei Li, Hao Liu, Stuart Oberman, Sujeet Omar, Sreedhar Pratty, Ambar Sarkar, Zhengjiang Shao, Hanfei Sun, Pratik P Suthar, Varun Tej, Kaizhe Xu, Haoxing Ren
• Abstract要約: ChipNeMoは、産業用チップ設計のための大規模言語モデル(LLM)の応用を探求することを目的としている。 我々は、カスタムトークン化、ドメイン適応型継続事前学習、教師付き微調整、ドメイン適応検索モデルといったドメイン適応技術を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.16224918516645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: ChipNeMo aims to explore the applications of large language models (LLMs) for industrial chip design. Instead of directly deploying off-the-shelf commercial or open-source LLMs, we instead adopt the following domain adaptation techniques: custom tokenizers, domain-adaptive continued pretraining, supervised fine-tuning (SFT) with domain-specific instructions, and domain-adapted retrieval models. We evaluate these methods on three selected LLM applications for chip design: an engineering assistant chatbot, EDA script generation, and bug summarization and analysis. Our results show that these domain adaptation techniques enable significant LLM performance improvements over general-purpose base models across the three evaluated applications, enabling up to 5x model size reduction with similar or better performance on a range of design tasks. Our findings also indicate that there's still room for improvement between our current results and ideal outcomes. We believe that further investigation of domain-adapted LLM approaches will help close this gap in the future.
• Abstract（参考訳）: ChipNeMoは、産業用チップ設計のための大規模言語モデル(LLM)の適用を探求することを目的としている。 市販またはオープンソース LLM を直接デプロイする代わりに、カスタムトークン化、ドメイン適応型継続事前トレーニング、ドメイン固有命令による教師付き微調整(SFT)、ドメイン適応型検索モデルといったドメイン適応技術を採用しています。 チップ設計のための3つのLLMアプリケーション(エンジニアリングアシスタントチャットボット、EDAスクリプト生成、バグ要約と解析)でこれらの手法を評価する。 これらのドメイン適応手法により,評価された3つのアプリケーションにおいて,汎用ベースモデルよりも大幅にllm性能が向上し,様々な設計タスクにおいて,最大5倍のモデルサイズ削減が可能となった。 私たちの調査結果は、現在の結果と理想的な結果の間にはまだ改善の余地があることも示しています。 ドメイン適応型LLMアプローチのさらなる研究は、将来このギャップを埋めるのに役立つと信じている。

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