본 논문은 칩 설계 분야에 적용되는 대규모 언어 모델(LLM)의 지시어 정렬 문제를 해결하기 위해 ChipAlign이라는 새로운 방법을 제시합니다. ChipAlign은 일반적인 지시어 정렬 LLM과 칩 특화 LLM을 무훈련 모델 병합 전략을 사용하여 결합합니다. 가중치 공간의 기저 다양체를 고려하여 기하학적 보간법을 사용하여 가중치를 효과적으로 융합하여 지시어 정렬 능력과 칩 전문 지식을 모두 갖춘 모델을 생성합니다. 실험 결과, ChipAlign은 기존 칩 LLM의 지시어 따르기 능력을 크게 향상시켜 IFEval 벤치마크에서 최대 26.6%의 성능 향상을 달성했으며, OpenROAD QA 벤치마크와 실제 칩 QA 벤치마크에서도 성능 향상을 보였습니다.
