저자:  (1) Mingjie Liu, NVIDIA {동등 기여};  (2) Teodor-Dumitru Ene, NVIDIA {동등 기여};  (3) Robert Kirby, NVIDIA {동등 기여};  (4) Chris Cheng, NVIDIA {동등 기여};  (5) Nathaniel Pinckney, NVIDIA {동등 기여};  (6) Rongjian Liang, NVIDIA {동등 기여};  (7) 조나 알벤(NVIDIA);  (8) 히미안슈 아난드, 엔비디아;  (9) 산미트라 바네르지(NVIDIA);  (10) 이스멧 베이락타로글루(Ismet Bayraktaroglu), NVIDIA;  (11) 보니타 바스카란(NVIDIA);  (12) 브라이언 카탄자로(NVIDIA);  (13) 아르준 차우두리(Arjun Chaudhuri), 엔비디아;  (14) 샤론 클레이, 엔비디아;  (15) 빌 댈리(Bill Dally), 엔비디아;  (16) 로라 당(NVIDIA);  (17) Parikshit Deshpande, NVIDIA;  (18) 싯단스 도디(Siddanth Dhodhi), 엔비디아;  (19) 사미르 할레페테(NVIDIA);  (20) 에릭 힐, 엔비디아;  (21) 후자상(Jiashang Hu), 엔비디아;  (22) 수미트 자인(NVIDIA);  (23) 브루섹 카일라니(NVIDIA);  (24) 조지 코카이(George Kokai), 엔비디아;  (25) 키쇼르 쿠날(Kishor Kunal), 엔비디아;  (26) 샤오웨이 리, 엔비디아;  (27) 찰리 린드, 엔비디아;  (28) 하오 리우, 엔비디아;  (29) 스튜어트 오버만(NVIDIA);  (30) 수지트 오마르(NVIDIA);  (31) 스리다르 프래티(NVIDIA);  (23) 조나단 레이먼(NVIDIA);  (33) 암바르 사르카르(Ambar Sarkar), 엔비디아;  (34) 정장샤오(Zhengjiang Shao), 엔비디아;  (35) 선한페이(Hanfei Sun), 엔비디아;  (36) Pratik P Suthar, NVIDIA;  (37) 바룬 테지(Varun Tej), 엔비디아;  (38) 워커 터너, 엔비디아;  (39) 카이제 쉬(Kaizhe Xu), 엔비디아;  (40) 하오싱 렌(Haoxing Ren), 엔비디아.  링크 표   초록 및 소개   데이터세트   ChipNemo 도메인 적응 방법   LLM 지원서   평가   논의   관련 작품   결론   감사의 말, 기여 및 참고자료   부록  Ⅸ. 감사의 말  저자는 다음에게 감사의 말씀을 전합니다: NVBugs 통합에 대한 지원을 주신 NVIDIA IT 팀; 보안 문제에 대한 지원을 위한 NVIDIA 하드웨어 보안 팀 ChipNeMo 모델의 훈련 및 추론에 대한 지원과 지침을 제공하는 NVIDIA NeMo 팀 프로젝트를 위한 GPU 교육 및 추론 리소스를 지원하는 NVIDIA 인프라 팀 NVIDIA 하드웨어 설계 팀의 지원과 통찰력.  X. 기여    DAPT 및 SFT 모델 교육을 실시했습니다. Mingjie Liu는    추론 및 애플리케이션 평가 인프라를 개발했습니다. Teodor-Dumitru Ene, Robert Kirby는    RAG 프레임워크를 개발했습니다. Chris Cheng은    교육용 데이터 세트를 수집하고 준비했습니다. Nathaniel Pinckney는    맞춤형 토크나이저를 개발했습니다. Rongjian Liang은    일반 회로 설계 지식 벤치마크를 개발했습니다. Walker Turner, Charley Lind, George Kokai가    엔지니어링 보조 챗봇을 설계하고 도메인 지침 데이터 세트, 평가 벤치마크를 제공하고 평가를 수행했습니다. Siddhanth Dhodhi, Ismet Bayraktaroglu, Himyanshu Anand, Eric Hill은    엔지니어링 보조 챗봇 애플리케이션을 개발했습니다. Parikshit Deshpande, Zhengjiang Shao, Kaizhe Xu, Jiashang Hu, Laura Dang, Xiaowei Li, Hao Liu, Ambar Sarkar는    EDA 스크립트 생성 애플리케이션을 개발하고 도메인 명령 데이터 세트 및 평가 벤치마크를 제공했습니다. Sreedhar Pratty, Kishor Kunal, Varun Tej, Sumit Jain, Sujeet Omar, Pratik P Suthar, Hanfei Sun은    버그 요약 및 분석 애플리케이션을 개발하고 도메인 명령 데이터 세트 및 평가 벤치마크를 제공했습니다. Bonita Bhaskaran, Arjun Chaudhuri, Sanmitra Banerjee는    AI 연구 및 하드웨어 엔지니어링 관점에서 조언을 제공했습니다. Brucek Khailany, Stuart Oberman, Sharon Clay, Sameer Halepete, Jonathan Raiman, Bryan Catanzaro, Jonah Alben, Bill Dally는    연구를 설계하고 이끌었습니다. Haoxing Ren이  참고자료  [1] B. Khailany 외, "머신러닝을 통한 칩 설계 가속화", IEEE Micro, vol. 40, 아니. 6, 23~32페이지, 2020.  [2] H. Ren 및 M. Fojtik, "초대-nvcell: 강화 학습을 사용한 고급 기술 노드의 표준 셀 레이아웃", 2021년 제58회 ACM/IEEE 설계 자동화 컨퍼런스(DAC), 2021.  [3] R. Roy 외, "PrefixRL: 심층 강화 학습을 사용한 병렬 접두사 회로 최적화", 2021년 제58회 ACM/IEEE 설계 자동화 컨퍼런스(DAC), 2021.  [4] W.-L. Chiang 외, "Vicuna: 90%* chatgpt 품질로 gpt-4를 감동시키는 오픈 소스 챗봇", 2023년 3월. [온라인]. 이용 가능: https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/  [5] H. Touvron 외, "Llama 2: 개방형 기반 및 미세 조정된 채팅 모델", 2023년.  [6] S. Thakur 외, "자동화된 Verilog rtl 코드 생성을 위한 대규모 언어 모델 벤치마킹", 2023년 유럽 컨퍼런스 및 전시회(DATE)의 설계, 자동화 및 테스트, 2023년, 1~6페이지.  [7] J. Blocklove 외, "칩챗: 대화형 하드웨어 설계의 과제와 기회", 2023년.  [8] Z. He 외, "Chateda: Eda를 위한 대규모 언어 모델 기반 자율 에이전트", 2023.  [9] S. Bubeck 외, "일반 인공 지능의 불꽃: gpt-4를 사용한 초기 실험", 2023년.  [10] S. 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