Nvidia ve ortakları, büyük dil modelleri (LLM’ler) kullanarak donanım geliştirmeyi ilerletmek için bir yarışma duyurdu.
Nvidia’ya göre GPT-4 gibi mevcut LLM’ler hala insan müdahalesi olmadan pratik donanım tasarımları üretmekte zorlanıyor. Bunun başlıca nedeni, modellerin eğitim sırasında donanıma özgü yeterli koddan yoksun olması.
Yarışma, LLM’leri eğitmek için Verilog kodundan oluşan kapsamlı, yüksek kaliteli bir açık kaynak veri kümesi oluşturmayı amaçlıyor. Yarışmanın web sitesinde de belirtildiği gibi amaç “LLM tabanlı donanım kodu üretiminde ImageNet benzeri bir devrim” yaratmak.
Nvidia araştırmacısı Jim Fan, Nvidia’nın yeni nesil GPU’ları için tasarım sürecini otomatikleştirmekle “çok ilgilendiğini” söylüyor. Şirket, daha iyi GPU’lar inşa ederek, birim eğitim süresi başına daha fazla zeka elde edebileceklerine inanıyor. Bu artan zeka daha sonra LLM’ler tarafından daha iyi kodlamaya yol açacak ve sonuçta daha da gelişmiş GPU’ların tasarımını mümkün kılacaktır.
Fanları, “Bir gün biz tatile çıkabiliriz ve NVIDIA yeni çipler göndermeye devam eder. Hem donanım hem de modeller üzerinde yinelenen, kendi kendini başlatan, üstel bir döngü başlatma zamanı” diye yazıyor.
Yarışmanın iki aşaması var. İlk aşamada, katılımcılar ölçeklenebilir yöntemlere odaklanarak mevcut MG Verilog veri setini genişletmek için Verilog kod örnekleri toplamalı veya üretmelidir.
İkinci aşamada, katılımcılar birinci aşamada sunulan tüm örneklerle birlikte eksiksiz veri setini alacaklar. Otomatik yöntemleri vurgulayarak veri temizleme ve etiket oluşturma yoluyla veri setinin kalitesini iyileştirmek için çalışacaklardır.
Katkılar, gönderilen verilerin ince ayarlanmış bir CodeLlama 7B-Instruct modeline getirdiği iyileştirmeye göre değerlendirilecektir. Nvidia, yarışmacılara temel veri seti, örnek veriler ve LLM’ye ince ayar yapmak için kod içeren bir başlangıç kiti sağlayacaktır.
Yarışma için kayıtların en geç Temmuz ayı sonuna kadar tamamlanması gerekiyor. Sonuçlar Ekim ayı sonunda Uluslararası Bilgisayar Destekli Tasarım Konferansında sunulacaktır.
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, X (Twitter), Bluesky, LinkedIn, Instagram ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.
 kullanarak donanım geliştirmeyi ilerletmek için bir yarışma başlattı.){kind=link}