12月29日消息，Aitomatic及其“AI聯(lián)盟”（AI Alliance）合作伙伴推出了全球首個專為半導體業(yè)需求而設計的開源大型語言模型（LLM）——SemiKong，旨在成為半導體設計公司工作流程的一部分，可以充當老專家，加速新芯片的研發(fā)和上市進程。
負責開發(fā)SemiKong的Aitomatic公司指出，半導體業(yè)迫切需要收集專家信息，許多年邁的老專家陸續(xù)退休加劇了知識斷層，幾家公司正飽受專業(yè)知識嚴重不足之苦。針對產業(yè)需求量身打造的大語言模型SemiKong有望成為新晉工程師維持競爭力、快速獲得專業(yè)知識的可靠途徑。
據介紹，SemiKong是基于Meta的Llama 3.1平臺利用大量半導體行業(yè)知識訓練的700億參數的大模型版本。該大模型由Aitomatic與“AI聯(lián)盟”成員共同開發(fā)，包括Meta、AMD和IBM等科技企業(yè)以及耶魯大學和東京大學等學術機構。其中，Aitomatic的DXA系統(tǒng)成為SemiKong部署的核心構架。
DXA（領域專家代理）將較小的大語言模型與SemiKong 70B的核心功能整合，通過對客戶公司技術庫及專家工程師提供的項目進行訓練，可以有效地捕獲和構建了資深工程師的知識，確保關鍵專業(yè)知識得到保留和擴展以備將來使用，并且可根據公司需求進行調整。經過訓練的DXA能進一步整合到核心SemiKong部署中，自動執(zhí)行開發(fā)任務，或充當工程師與員工間的互動界面。
在目前700億參數版本中，加上基于SemiKong的小型DXA使用，該大語言模型在半導體領域的應用價值已遠遠超越通用AI模型。
Aitomatic宣稱，SemiKong 在生成半導體特定內容和理解復雜過程方面的表現(xiàn)優(yōu)于多個閉源語言模型。這帶來了實實在在的好處，包括將新芯片設計的上市時間縮短 20-30%，以及將一次流片成功率提高 15-25%。這些工具還改善了新工程師的入職流程，將他們的學習曲線加快了 40-50%。例如，支持 SemiKong 的 DXA 減少了蝕刻配方所需的時間，從通常需要的數小時縮短到只要幾分鐘。
總結來說，通過引入 SemiKong 和 DXA，為半導體研究人員提供了一個全面的框架，可以保存知識并提高生產力和創(chuàng)新。這些進步可能會重塑半導體制造，提供可擴展、經濟高效的解決方案來解決該領域的復雜性。集成像 SemiKong 這樣的 AI 工具對于更高效、更有彈性的半導體行業(yè)至關重要。
