英伟达推出了自家最新 430 亿参数诳言语模子 ——ChipNeMobitpie比特派。

关于它的用途，英伟达在官方败露音信中也短长常的明确，剑指 AI 芯片策画。

具体而言，ChipNeMo 不错匡助责任主谈主员完成与芯片策画关系的任务，包括回应臆测芯片策画的一般问题、转头 bug 文档，以及为 EDA 器用编写剧本等等。

英伟达首席科学家 Bill Dally 对此暗示：

以英伟达 H100 Tensor Core GPU 为例，它由数百亿个晶体管构成，在显微镜下看着就像是一个用心决策设立的城市一般。

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这些晶体管王人集在比东谈主类头发丝还细 10000 倍的“街谈”上，需要多个工程团队配合两年多的时辰来完成，其间繁琐且宏大的责任量，可见一斑。

因此，在英伟达看来，跟着 ChipNeMo 这么诳言语模子的问世，悉数的责任经过都将在成果上得以擢升。

用 Bill Dally 的话来说：

总体来看bitpie比特派，ChipNeMo 粗略匡助英伟达里面的芯片策画师们完成三大方面的责任。

最初即是问答。

ChipNeMo 包含一个原型聊天机器东谈主，它不错回应臆测 GPU 架构和策画的问题，匡助很多工程师在早期测试中快速找到本事文档。

举例，你不错向它发问：

ChipNeMo 就会基于这个问题，给出精确的谜底：

其次是 DEA 剧本生成。

举例只需向 ChipNeMo 用当然话语提议思要生成代码的条件即可：bitpie比特派

仅需静候顷然，带贯注视的代码片断“啪的一下”就生成了。

据了解，英伟达当今还在对代码生成器（如下图所示）进行设备，它未来会和现存的器用作念一个集成，好让工程师用起来愈加毛糙。

临了是 Bug 转头和分析。

芯片策画东谈主员只需要向 ChipNeMo 刻画一下情况即可，举例 prompt 的现实可能包括 Bug 的 ID、Synopsis、Module 和 Description 等等。

此后 ChipNeMo 就会把柄 prompt，给出作念好的本事转头和处理转头等。

最初在数据集方面，英伟达主要弃取的 Bug 转头、策画源（Design Source）、文档以及维基百科、GitHub 等硬件关系的代码和当然话语文本。

再经过一个围聚的数据聚集过程来聚集，最终在清洗和过滤之后，变成了 241 亿个 token。

其次在算法、架构策画方面，英伟达并莫得告成拿当今已商用、开源的诳言语模子来作念部署。

而是主要弃取了这些界限自相宜（Domain-Adapted）本事，包括自界说标志器、界限自相宜抓续预试验、带有界限特定领导的监督微调（SFT），以及界限自相宜检索模子。

在此面孔之下，便提高了诳言语模子在工程助理聊天机器东谈主、EDA 剧本生成和 Bug 摘记和分析等三个期骗中的性能。

搁置透露，这些界限自相宜本事使得诳言语模子的性能跳跃通用基础模子；同期模子大小最多可减少 5 倍，且保抓同样或更好的性能。

不外论文作家也坦言：

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