Nvidia、半導体設計でチャットボットを使用した新しい研究を開始

ジャカルタ - 米国のチップ企業エヌビディアは、10月30日月曜日、半導体設計プロセスにおいて人間のような応答を生成できるチャットボットの使用に関する新しい研究を発表しました。

現代のチップは数百億個のトランジスタで構成された回路であり、それらを単一のシリコン上に組み立てる方法を見つけることは、ハイテク業界の最も困難な課題の 1 つであり、完了するまでに数千人のエンジニアが最長 2 年かかります。

Nvidia チップは業界で最も複雑なチップの 1 つであり、ChatGPT などのテクノロジーの原動力となっています。

月曜日、Nvidia は、チャットボットの背後にあるテクノロジーである大規模言語モデルと呼ばれるものを採用し、チップ設計に関するアーカイブからの 30 年分のデータでそれを強化した研究を発表しました。最初のアプリケーションの 1 つは、質問に答える際に会社の歴史を使用することです。

「当社の上級デザイナーの多くは、ジュニアデザイナーからの質問に答えるのにかなりの時間を費やしていることが判明した」と、ロイターからVOIが引用したNvidiaの首席科学者ビル・ダリー氏は述べた。 「つまり、このプロトコルは、若手デザイナーがチャットボットに質問するためのものです。これにより、上級デザイナーは大幅に時間を節約できます。」

研究の重要な発見は、企業の経験から得た多くの特定のデータを具体的に追加することによって、比較的単純なチャットボットが洗練されたチャットボットよりも正確になる可能性があるということであり、これはシステムコストの制御に役立つとNvidiaは述べている。

同社が実証したもう 1 つの機能は、コードを生成するための人工知能の使用です。ダリー氏は、エンジニアの時間の多くは、チップの動作しない部分を見つけ、テストツールを使ってその理由を解明することに費やされていると語った。

このようなテストを実行するために、人工知能システムは、ツールを操作するスクリプトと呼ばれるコードを迅速に作成できます。

「ここでの私たちの目標は、プロセスを自動化したり、人材を置き換えたりすることではなく、今いる人材を採用し、彼らの生産性を高めるためのスーパーパワーを与えることです」とダリー氏は語った。