英伟达推出了自家最新 430 亿参数大说话模子 ——ChipNeMobitpie比特派。

关于它的用途，英伟达在官方线路讯息中也短长常的明确，剑指 AI 芯片联想。

具体而言，ChipNeMo 不错匡助使命主谈主员完成与芯片联想关联的任务，包括回话商酌芯片联想的一般问题、回首 bug 文档，以及为 EDA 用具编写剧本等等。

英伟达首席科学家 Bill Dally 对此示意：

以英伟达 H100 Tensor Core GPU 为例bitpie比特派，它由数百亿个晶体管构成，在显微镜下看着就像是一个经心盘算确立的城市一般。

这些晶体管结合在比东谈主类头发丝还细 10000 倍的“街谈”上，需要多个工程团队合作两年多的时代来完成，其间繁琐且稠密的使命量，可见一斑。

因此，在英伟达看来，跟着 ChipNeMo 这么大说话模子的问世，悉数的使命历程齐将在效果上得以晋升。

用 Bill Dally 的话来说：

总体来看bitpie比特派，ChipNeMo 大要匡助英伟达里面的芯片联想师们完成三大方面的使命。

最初等于问答。

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ChipNeMo 包含一个原型聊天机器东谈主，它不错回话商酌 GPU 架构和联想的问题，匡助很多工程师在早期测试中快速找到本领文档。

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bitpie比特派。

举例只需向 ChipNeMo 用当然说话残酷念念要生成代码的条款即可：

仅需静候片时，带着闪耀的代码片断“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）进行开荒，它已往会和现存的用具作念一个集成，好让工程师用起来愈加浅易。

终末是 Bug 回首和分析bitpie比特派。

芯片联想东谈主员只需要向 ChipNeMo 形容一下情况即可，举例 prompt 的实质可能包括 Bug 的 ID、Synopsis、Module 和 Description 等等。

尔后 ChipNeMo 就会字据 prompt，给出作念好的本领回首和处分回首等。

最初在数据集方面，英伟达主要吸收的 Bug 回首、联想源（Design Source）、文档以及维基百科、GitHub 等硬件关联的代码和当然说话文本。

再经过一个集聚的数据集结过程来网罗，最终在清洗和过滤之后，造成了 241 亿个 token。

其次在算法、架构联想方面，英伟达并莫得成功拿当今已商用、开源的大说话模子来作念部署。

而是主要吸收了这些限制自相宜（Domain-Adapted）本领，包括自界说符号器、限制自相宜抓续预磨真金不怕火、带有限制特定提示的监督微调（SFT），以及限制自相宜检索模子。

在此当作之下，便提高了大说话模子在工程助理聊天机器东谈主、EDA 剧本生成和 Bug 节录和分析等三个哄骗中的性能。

戒指裸露，这些限制自相宜本领使得大说话模子的性能跳动通用基础模子；同期模子大小最多可减少 5 倍，且保抓相同或更好的性能。

不外论文作家也坦言：

参考结合：

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