文章摘要
【关 键 词】 半导体、AI模型、知识保存、智能制造、预测维护
Aitomatic及其AI联盟合作伙伴推出了SemiKong LLM，这是全球首个专为半导体行业设计的大型语言模型，旨在整合入半导体设计公司的工作流程。该模型基于Meta的Llama 3.1 LLM平台，发布了70B版本，并与AITOMATIC的DXA系统集成，通过训练满足特定公司需求，以自动执行开发任务或与工程师交流。SemiKong LLM在新芯片设计上市时间、首次制造成功率及新工程师学习曲线方面均显示出显著改进。
半导体行业面临资深专家退休导致的知识流失问题，SemiKong LLM通过收集专家信息，为新工程师提供所需信息，保持竞争力。该模型专注于半导体工艺技术和制造应用，通过整理全面的半导体相关文本语料库并开发新型预训练方法，解决通用基础模型的局限性。SemiKong在缩短芯片设计上市时间、提高制造一次成功率、加快新工程师学习曲线方面表现出色，优于多种闭源语言模型。
SemiKong背后的技术建立在先进的AI和神经符号架构之上，通过结构化的三阶段生命周期运行：获取领域专业知识、使用合成和结构化数据训练模型、将生成的系统应用于现实场景。SemiKong在生态系统中扮演核心角色，作为复杂推理和决策任务的“大脑”。轻量级模型版本通过在资源受限的环境中实现更快的数据访问和分析来补充主系统，与制造系统和物联网平台无缝集成，优化工作流程、预测维护需求并改善决策。
研究的关键结论强调了SemiKong和DXA在半导体领域的重要意义，包括捕获和构建资深工程师知识、缩短芯片设计上市时间、加快新工程师工作效率提高、集成物联网平台实现实时参数校准和预测性维护。SemiKong和DXA提供了一个全面的框架，保存知识并提高生产力和创新能力，可能重塑半导体制造业，提供可扩展、经济高效的解决方案来解决该领域的复杂性。
原文和模型
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【原文作者】 半导体行业观察
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆
