SEMIKONG

SEMIKONG – 专为半导体领域设计的大型语言模型

SEMIKONG是什么

SEMIKONG是一款专为半导体行业量身打造的大型语言模型（LLM），由Aitomatic、FPT Software和东京电子有限公司合作开发。此模型利用深厚的领域专业知识，旨在解决半导体制造和设计中面临的特有挑战，尤其是复杂的物理与化学问题。通过整合专家见解与优化的预训练流程，SEMIKONG能够提供对刻蚀问题的深入理解，显著提升在半导体制造任务中的表现，为专属模型的开发提供了坚实基础，推动了领域特定人工智能模型的进一步研究与应用。

SEMIKONG的主要功能

• 掌握半导体领域专业知识：深入理解半导体制造和设计中的各种复杂问题，尤其聚焦于刻蚀技术。
• 优化制造流程：通过学量半导体相关数据，协助改进制造过程，包括参数优化、异常检测和预测性维护。
• 支援集成电路设计：SEMIKONG可辅助进行集成电路（IC）设计任务，如设计规则检查、布局生成和设计空间探索。
• 提升AI解决方案性能：通过微调预训练的大型语言模型，增强AI驱动的半导体制造任务的表现。
• 整合专家知识：引入一个框架，将专家知识与评估过程结合，推动领域特定AI模型的有效开发。

SEMIKONG的技术原理

• 数据策划：SEMIKONG的开发始于对大规模、高质量半导体领域特定文本数据集的精心策划，包括技术书籍、学术论文和专利文献。
• 预训练与微调：模型的训练包括预训练和微调两个阶段，预训练阶段使用特定领域数据以增强模型的领域知识，微调阶段则使模型能够执行特定任务。
• 领域本体论建立：与半导体专家合作，构建系统化的半导体制造过程本体论，以帮助AI研究人员更有效地开发领域特定AI模型。
• 专家反馈循环：基于专家反馈循环，利用专家对模型生成答案的评估，制定评估标准并建立高质量的基准测试。
• 模型量化与适配：在预训练和微调完成后，进行模型量化和适配，以便于后续的模型部署。

SEMIKONG的项目地址

• 项目官网：semikong.ai
• GitHub仓库：https://github.com/aitomatic/semikong
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/pentagoniac
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.13802

SEMIKONG的应用场景

• 过程参数优化：调节半导体制造过程的参数，以提高生产效率和产品质量。
• 异常检测系统：协助识别制造过程中的异常现象，减少缺陷，提升产品可靠性。
• IC设计辅助工具：帮助工程师在集成电路设计中遵循设计规则，生成优化的布局方案。
• 专家决策支持：作为专家系统，为复杂技术问题提供解决方案及决策支持。
• 技术教育平台：作为教育工具，帮助学员理解半导体制造和设计中的复杂概念。

常见问题

• SEMIKONG适合哪些行业？：SEMIKONG专为半导体行业设计，适用于制造、设计和研究等多个领域。
• 如何获取SEMIKONG的技术支持？：用户可以通过项目官网或GitHub仓库获取技术支持和相关文档。
• SEMIKONG的使用成本是多少？：具体使用成本可能因应用场景和需求而异，建议联系项目团队获取详细信息。
• SEMIKONG是否支持多语言？：目前SEMIKONG主要聚焦于英语和中文，未来可能会扩展支持其他语言。
• 如何参与SEMIKONG的开发？：用户可以访问GitHub仓库，参与代码贡献或提出功能建议。