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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00176v5
• Date: Thu, 4 Apr 2024 20:18:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-08 20:40:00.640576
• 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, Teodor-Dumitru 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, Ankit Jindal, Brucek Khailany, George Kokai, Kishor Kunal, Xiaowei Li, Charley Lind, Hao Liu, Stuart Oberman, Sujeet Omar, Ghasem Pasandi, Sreedhar Pratty, Jonathan Raiman, Ambar Sarkar, Zhengjiang Shao, Hanfei Sun, Pratik P Suthar, Varun Tej, Walker Turner, 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。 ドメイン適応型トークン化、ドメイン適応型継続事前トレーニング、ドメイン固有命令とのモデルアライメント、ドメイン適応型検索モデルを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.43613652552849
• 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: domain-adaptive tokenization, domain-adaptive continued pretraining, model alignment 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 evaluations demonstrate that domain-adaptive pretraining of language models, can lead to superior performance in domain related downstream tasks compared to their base LLaMA2 counterparts, without degradations in generic capabilities. In particular, our largest model, ChipNeMo-70B, outperforms the highly capable GPT-4 on two of our use cases, namely engineering assistant chatbot and EDA scripts generation, while exhibiting competitive performance on bug summarization and analysis. These results underscore the potential of domain-specific customization for enhancing the effectiveness of large language models in specialized applications.
• 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)の応用を探求することを目的としている。 ドメイン適応型トークン化(Domain-adaptive tokenization)、ドメイン適応型継続事前トレーニング(Domain-adaptive continued pretraining)、ドメイン固有命令とのモデルアライメント、ドメイン適応型検索モデルなどです。 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)に対して,これらの手法を評価した。 評価の結果,言語モデルのドメイン適応型事前学習は,汎用能力の低下を伴わずに,ベースとなるLLaMA2に比べて,ドメイン関連下流タスクの性能が向上する可能性が示唆された。 特に、私たちの最大のモデルであるChipNeMo-70Bは、エンジニアリングアシスタントチャットボットとEDAスクリプト生成という2つのユースケースにおいて、高機能なGPT-4よりも優れています。 これらの結果は、ドメイン固有のカスタマイズが、特定のアプリケーションにおける大規模言語モデルの有効性を高める可能性を強調している。

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