SemiKong: Открытая модель для производства полупроводников

Полупроводники и их значение

Полупроводники играют ключевую роль в работе различных электронных устройств и развитии отраслей, таких как телекоммуникации, автомобилестроение, здравоохранение, возобновляемая энергетика и IoT.

Проблемы в производстве полупроводников

В производстве и проектировании полупроводников существуют две основные стадии: FEOL и BEOL, каждая из которых имеет свои уникальные испытания. Большие языковые модели (LLMs) могут помочь в таких задачах, как проверка проектных правил, генерация макетов и исследование пространств в проектировании интегральных схем (IC).

Недостаток специализированного знания

Текущие модели LLM в основном универсальны и не обладают специализированными знаниями в области полупроводников. Это приводит к трудностям, связанным с сложной физикой и химией полупроводниковых устройств.

Решение с помощью искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) значительно улучшил производство полупроводников за счет оптимизации масок и обнаружения горячих точек. Специализированные модели, такие как ChipGPT и ChatEDA, показали лучшие результаты в задачах, связанных с кодированием и отладкой.

Создание модели SemiKong

Исследователи из Aitomatic Inc., FPT Software и Tokyo Electron разработали модель SemiKong, первую отраслевую модель для полупроводников. Онаоспособна предоставлять знания об этических проблемах.

Процесс обучения модели

Процесс обучения модели состоял из двух этапов: предварительного обучения и дообучения. Были использованы крупномасштабные наборы данных из технических книг, публикаций и патентов.

Оценка модели SemiKong

Модель оценивалась по нескольким критериям, и результаты показали, что обучение с использованием специализированных знаний значительно улучшает производительность.

Итоги

Метод, предложенный в исследовании, предоставляет надежное решение для интеграции технологий LLM в индустрию полупроводников и демонстрирует отличные результаты.