在剛剛開幕的ICCAD 2023大會上，英偉達團隊展示了用AI模型測試芯片，引發(fā)了業(yè)界關(guān)注。

眾所周知，半導(dǎo)體設(shè)計是一項極具挑戰(zhàn)性的工作。

在顯微鏡下，諸如英偉達H100這樣的頂級芯片，看起來就像是一個精心規(guī)劃的大都市，這其中的數(shù)百億個晶體管則連接在比頭發(fā)絲還要細一萬倍的街道上。

為了建造這樣一座數(shù)字巨城，需要多個工程團隊長達兩年時間的合作。

其中，一些小組負責(zé)確定芯片的整體架構(gòu)，一些小組負責(zé)制作和放置各種超小型電路，還有一些小組負責(zé)進行測試。每項工作都需要專門的方法、軟件程序和計算機語言。

ChipNeMo：英偉達版「芯片設(shè)計」大模型

最近，來自英偉達的研究團隊開發(fā)了一種名為ChipNeMo的定制LLM，以公司內(nèi)部數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行訓(xùn)練，用于生成和優(yōu)化軟件，并為人類設(shè)計師提供幫助。

論文地址：https://research.nvidia.com/publication/2023-10_chipnemo-domain-adapted-llms-chip-design

研究人員并沒有直接部署現(xiàn)成的商業(yè)或開源LLM，而是采用了以下領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)：自定義分詞器、領(lǐng)域自適應(yīng)持續(xù)預(yù)訓(xùn)練（DAPT）、具有特定領(lǐng)域指令的監(jiān)督微調(diào)（SFT），以及適應(yīng)領(lǐng)域的檢索模型。

結(jié)果表明，與通用基礎(chǔ)模型相比（如擁有700億個參數(shù)的Llama 2），這些領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)能夠顯著提高LLM的性能——

不僅在一系列設(shè)計任務(wù)中實現(xiàn)了類似或更好的性能，而且還使模型的規(guī)模縮小了5倍之多（定制的ChipNeMo模型只有130億個參數(shù)）。

具體來說，研究人員在三種芯片設(shè)計應(yīng)用中進行了評估：工程助理聊天機器人、EDA腳本生成，以及錯誤總結(jié)和分析。

其中，聊天機器人可以回答各類關(guān)于GPU架構(gòu)和設(shè)計的問題，并且?guī)椭簧俟こ處熆焖僬业搅思夹g(shù)文檔。

代碼生成器已經(jīng)可以用芯片設(shè)計常用的兩種專業(yè)語言，創(chuàng)建大約10-20行的代碼片段了。

代碼生成器

而最受歡迎分析工具，可以自動完成維護更新錯誤描述這一非常耗時的任務(wù)。

對此，英偉達首席科學(xué)家Bill Dally表示，即使我們只將生產(chǎn)力提高了5%，也是一個巨大的勝利。

而ChipNeMo，便是LLM在復(fù)雜的半導(dǎo)體設(shè)計領(lǐng)域，邁出的重要的第一步。

這也意味著，對于高度專業(yè)化的領(lǐng)域，完全可以利用其內(nèi)部數(shù)據(jù)來訓(xùn)練有用的生成式AI模型。

數(shù)據(jù)

為了構(gòu)建領(lǐng)域自適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練（DAPT）所需的數(shù)據(jù)，研究人員同時結(jié)合了英偉達自己的芯片設(shè)計數(shù)據(jù)，以及其他公開可用的數(shù)據(jù)。

經(jīng)過采集、清洗、過濾，內(nèi)部數(shù)據(jù)訓(xùn)練語料庫共擁有231億個token，涵蓋設(shè)計、驗證、基礎(chǔ)設(shè)施，以及相關(guān)的內(nèi)部文檔。

就公共數(shù)據(jù)而言，研究人員重用了Llama2中使用的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，目的是在DAPT期間保留一般知識和自然語言能力。

在代碼部分，則重點關(guān)注了GitHub中與芯片設(shè)計相關(guān)的編程語言，如C++、Python和Verilog。

在監(jiān)督微調(diào) (SFT) 過程中，研究人員選取了可商用的通用聊天SFT指令數(shù)據(jù)集，并制作了的特定領(lǐng)域指令數(shù)據(jù)集。

為了快速、定量地評估各種模型的準確性，研究人員還構(gòu)建了專門的評估標準——AutoEval，形式類似于MMLU所采用的多選題。

訓(xùn)練

ChipNeMo采用了多種領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)，包括用于芯片設(shè)計數(shù)據(jù)的自定義分詞器、使用大量領(lǐng)域數(shù)據(jù)進行領(lǐng)域自適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練、使用特定領(lǐng)域任務(wù)進行監(jiān)督微調(diào)，以及使用微調(diào)檢索模型進行檢索增強。

首先，預(yù)訓(xùn)練分詞器可以提高特定領(lǐng)域數(shù)據(jù)的分詞效率，保持通用數(shù)據(jù)集的效率和語言模型性能，并最大限度地減少重新訓(xùn)練/微調(diào)的工作量。

其次，研究人員采用了標準的自回歸語言建模目標，并對特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行了更深入的預(yù)訓(xùn)練。

在DAPT之后，則進一步利用監(jiān)督微調(diào)（SFT）來實現(xiàn)模型的對齊。

針對大模型的幻覺問題，研究人員選擇了檢索增強生成（RAG）的方法。

研究人員發(fā)現(xiàn)，在RAG中使用與領(lǐng)域相適應(yīng)的語言模型可以顯著提高特定領(lǐng)域問題的答案質(zhì)量。

此外，使用適量的特定領(lǐng)域訓(xùn)練數(shù)據(jù)對現(xiàn)成的無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練稠密檢索模型進行微調(diào)，可顯著提高檢索準確率。

結(jié)果

首先，自適應(yīng)的分詞器可以在各種芯片設(shè)計數(shù)據(jù)集中，將分詞效率提高1.6%至3.3%。

其次， ChipNeMo模型在芯片設(shè)計領(lǐng)域基準AutoEval和開放領(lǐng)域?qū)W術(shù)基準上的測試結(jié)果顯示：

1. DAPT模型在開放領(lǐng)域?qū)W術(shù)基準上的準確性略有下降。

2. DAPT對領(lǐng)域本身的任務(wù)產(chǎn)生了積極的影響。其中，模型對于內(nèi)部設(shè)計和電路設(shè)計的知識水平顯著提高。

3. 使用規(guī)模更大、性能更強的基礎(chǔ)模型，可以在特定領(lǐng)域任務(wù)中獲得更好的結(jié)果。

4. DAPT對域內(nèi)任務(wù)的改進與模型大小呈正相關(guān)，較大的模型在DAPT后對特定領(lǐng)域任務(wù)性能的提升更為明顯。

所有模型均使用128個A100 GPU進行訓(xùn)練。研究人員估算了與ChipNeMo領(lǐng)域自適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練相關(guān)的成本，如下表所示。

值得注意的是，DAPT占從頭開始預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型總成本的不到1.5%。

RAG和工程助理聊天機器人

研究人員對使用和不使用RAG的多個ChipNeMo模型和Llama 2模型進行了評估，結(jié)果如圖8所示：

- RAG可以大幅提升模型的得分，即便RAG未命中，分數(shù)通常也會更高。

- ChipNeMo-13B-Chat獲得的分數(shù)比類似規(guī)模的Llama2-13B-Chat更高。

- 使用RAG的ChipNeMo-13B-Chat與使用RAG的Llama2-70B-Chat獲得了相同的分數(shù)（7.4）。當RAG命中時，Llama2-70B-Chat得分更高；但RAG未命中時，具有領(lǐng)域適應(yīng)的ChipNeMo表現(xiàn)更好。

- 領(lǐng)域SFT使ChipNeMo-13B-Chat的性能提高了0.28（有 RAG）和0.33（無 RAG）。

EDA腳本生成

從圖9中可以看出，DAPT補足了模型對底層API的知識，而領(lǐng)域域SFT進一步改善了結(jié)果。

一個有趣的結(jié)果是，LLaMA2-70B似乎可以借助卓越的通用Python編碼能力，來解決尚未接受過訓(xùn)練的新問題。但由于它幾乎沒有接觸過Tcl代碼，因此在該工具上的表現(xiàn)較差。

而這也凸顯了DAPT在小眾或?qū)Ｓ芯幊陶Z言方面的優(yōu)勢。

Bug總結(jié)與分析

結(jié)果如圖10所示，ChipNeMo-13B-Chat模型在所有三項任務(wù)上均優(yōu)于基本LLaMA2-13B-Chat模型，分別將技術(shù)總結(jié)、管理總結(jié)和任務(wù)推薦的分數(shù)提高了0.82、1.09和0.61。

此外，領(lǐng)域SFT也顯著提高了模型在管理總結(jié)和任務(wù)分配方面的性能。

不過，Llama2-70B-Chat模型在所有任務(wù)上表現(xiàn)都要比ChipNeMo-13B更加出色。

討論

雖然較大的Llama2 70B有時也可以達到與ChipNeMo相似的精度，如圖8、9和10所示。但考慮較小規(guī)模的模型所帶來的成本效益，也同樣重要。

比如，與Llama2 70B不同，英偉達的ChipNeMo 13B可以直接加載到單個A100 GPU的顯存中，且無需任何量化。這使得模型的推理速度可以得到大幅提升。與此同時，相關(guān)研究也表明，8B模型的推理成本就要比62B模型低8-12倍。

因此，在生產(chǎn)環(huán)境中決定使用較大的通用模型還是較小的專用模型時，必須考慮以下標準：

- 訓(xùn)練和推理權(quán)衡：

較小的領(lǐng)域適應(yīng)模型可以媲美更大的通用模型。雖然領(lǐng)域適應(yīng)會產(chǎn)生額外的前期成本，但使用較小的模型可以顯著降低運營成本。

- 用例獨特性：

從圖6、9和10中可以看出，領(lǐng)域適應(yīng)模型模型在很少出現(xiàn)在公共領(lǐng)域的任務(wù)中表現(xiàn)極佳，如用專有語言或庫編寫代碼。而對于通用大模型來說，即使提供了精心挑選的上下文，也很難在這種情況下與領(lǐng)域適應(yīng)模型的準確性相媲美。

- 領(lǐng)域數(shù)據(jù)可用性：

當存在大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)（數(shù)十億訓(xùn)練token）時，領(lǐng)域適應(yīng)效果最好。對于積累了大量內(nèi)部文檔和代碼的公司和項目來說，情況通常如此，但對于較小的企業(yè)或項目則不一定。

- 用例多樣性：

雖然可以針對特定任務(wù)微調(diào)通用模型，但領(lǐng)域適應(yīng)模型可以適用于領(lǐng)域中的各種任務(wù)。

總的來說，領(lǐng)域自適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練模型（如ChipNeMo-13B-Chat）通常可以取得比其基礎(chǔ)模型更好的結(jié)果，并且可以縮小與規(guī)模更大的模型（如Llama2 70B）之間的差距。