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.

Claude是由美国科技公司Anthropic开发的大型语言模型，其最新版本为Claude 3.5 Sonnet。大型语言模型 基于转换器的生成式预训练模型 基础模型 聊天机器人

Claude ist ein von Anthropic entwickeltes Sprachmodell.^[1] Die Entwicklung von Claude zielt auf die Vereinigung der Sprachverarbeitung (mittels maschinellem Lernen und großer Sprachmodelle) mit ethischen Standards und Sicherheit in der künstlichen Intelligenz (kurz KI) ab.^[2]

Cursor is a proprietary AI-powered integrated development environment for Windows, macOS and Linux designed to enhance developer productivity by integrating advanced artificial intelligence features directly into the coding environment. It is a fork of Visual Studio Code with additional AI features like code generation, smart rewrites and codebase queries. Cursor is proprietary software and developed by Anysphere Inc, an applied research lab involved in building AI systems.^[1] Notably, Cursor's agent mode can complete tasks end-to-end, quickly executing commands while keeping programmers in the loop.

 

Big Data [ˈbɪɡ ˈdeɪtə] (von englisch big „groß“ und data „Daten“) bezeichnet Daten-Mengen, die zu groß, oder zu komplex sind, oder sich zu schnell ändern, um sie mit händischen und klassischen Methoden der Datenverarbeitung auszuwerten. Der Begriff "Big Data" unterliegt als Schlagwort derzeit einem kontinuierlichen Wandel; so wird mit Big Data ergänzend auch oft der Komplex der Technologien beschrieben, die zum Sammeln und Auswerten dieser Datenmengen verwendet werden.^[1][2] Die gesammelten Daten können aus nahezu allen Quellen stammen: angefangen bei jeglicher elektronischer Kommunikation, über von Behörden und Firmen gesammelte Daten, bis hin zu den Aufzeichnungen verschiedenster Überwachungssysteme.^[3] Big Data können so auch Bereiche abdecken, die bisher als privat galten. Der Wunsch der Industrie und bestimmter Behörden, möglichst umfassenden Zugriff auf diese Daten zu erhalten, sie besser analysieren zu können und die gewonnenen Erkenntnisse zu nutzen, gerät dabei zunehmend in Konflikt mit Persönlichkeitsrechten des Einzelnen.