ग्राफिक्स और कंप्यूटिंग चिप की दिग्गज कंपनी NVIDIA ने "चिपनेमो" नामक एक नया एलएलएम जारी किया है, जिसे इंजीनियरों को अर्धचालक डिजाइन करने और चिप विकास में नए लाभ लाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।चिप के मूल सिद्धांतों का पता लगाना विकास के चरण में सबसे कठिन कार्यों में से एक है, खासकर जब सटीक अर्धचालकों की बात आती है "मानव बाल की तुलना में 10,000 गुना पतले सड़कों पर जुड़े हुए अरबों ट्रांजिस्टर से बने होते हैं।" चिप डिज़ाइन के लिए न केवल मानवीय सरलता की आवश्यकता होती है, बल्कि अपनी इष्टतम स्थिति तक पहुँचने में अक्सर वर्षों या दशकों का समय लग जाता है।
हालाँकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता उत्पादन क्षमताओं में तेजी से वृद्धि के साथ, एनवीडिया ने सफलतापूर्वक एक "अनुकूलित" एलएलएम डिजाइन किया है जो इंजीनियरों के लिए एक सहायक उपकरण के रूप में कार्य करता है और एक अंतिम उत्पाद प्रदान करता है जो सेमीकंडक्टर उद्योग के लिए "क्रांतिकारी" साबित हो सकता है।
NVIDIA ने एक ब्लॉग पोस्ट में खुलासा किया कि कंपनी चिप डिजाइन के विभिन्न चरणों में अपने कार्यों को लागू करने के लिए अपने चिपनेमो मॉडल का उपयोग करने की योजना बना रही है, जिससे न केवल उत्पादकता में उल्लेखनीय सुधार होगा, बल्कि उन्हें चिप्स डिजाइन करने के लिए आवश्यक श्रम लागत और समय बचाने में भी मदद मिलेगी। कंपनी ने एलएलएम के लिए अपने प्रारंभिक उपयोग के मामले का भी खुलासा किया, जिसमें एक चिप डिजाइनर द्वारा जीपीयू आर्किटेक्चर के बारे में सवालों के जवाब देने का एक उदाहरण सामने आया। आप इसे नीचे देख सकते हैं:
निर्माण प्रक्रिया के बारे में बात करते हुए, NVIDIA ने खुलासा किया कि डेवलपर्स ने एक बेस मॉडल तैयार किया और फिर जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल बनाने, अनुकूलित करने और तैनात करने के लिए इसे NeMOLLM के साथ जोड़ा। परिणामस्वरूप, कंपनी एक ऐसा मॉडल बनाने में सक्षम हुई जो 43 बिलियन मापदंडों का समर्थन करता है, जो चिप डिजाइन की "जटिलता" को देखते हुए इस विशेष क्षेत्र में महत्वपूर्ण है। मॉडल को टेक्स्ट और सॉफ़्टवेयर में एक ट्रिलियन से अधिक टोकन, शब्दों और प्रतीकों का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है।
अब, बड़ा सवाल यह है कि NeMo सेमीकंडक्टर उद्योग के भविष्य के विकास में कैसे योगदान देगा? इसे इस तरह से सोचें: NVIDIA का NeMo मोड उसी तरह है जैसे ChatGPT छात्रों की मदद करता है। यह उन्हें अंतिम सीखने की प्रक्रिया में मदद करता है, लेकिन यह उन्हें "आगे बढ़ने" की अनुमति नहीं देता है।
इसी तरह, NeMo का उद्देश्य चिप डिजाइनरों को प्रमुख प्रश्नों, तकनीकी तथ्यों को संबोधित करने और यहां तक कि कुछ हद तक समस्याओं को हल करने में मदद करना है। हालाँकि, यह कहना सुरक्षित है कि जनरेटिव कृत्रिम बुद्धिमत्ता धीरे-धीरे जीवन के सभी क्षेत्रों में मुख्यधारा बन रही है। क्या यह खुश होने वाली बात है? समय ही बताएगा।
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https://blogs.nvidia.com/blog/llm-semiconductors-chip-nemo/