Snowflake Arctic Instruct: エンタープライズAI向け画期的なLLM

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Lynn Mikami

Published on 2024/4/30

最近、クラウドデータプラットフォーム企業のスノーフレークは、大規模な言語モデル（LLM）の分野で画期的なイノベーション、スノーフレークアークティックインストラクトを発表しました。

この画期的なLLMは、企業向けAIを革命化するために設計され、非常に効率的であり、ビジネスの独自のニーズに合わせた優れたパフォーマンスと効率性を提供します。

Snowflake Arctic Instruct: アーキテクチャ

スノーフレークアークティックインストラクトは、密集トランスフォーマーとエキスパートモデルの混合構造の力を結集した洗練されたアーキテクチャを誇ります。その中核には、10Bの密集トランスフォーマーモデルとリジューアル128x3.66BのMoE MLP（Multilayer Perceptron）がシームレスに統合され、合計480Bのパラメータと17Bのアクティブパラメータを持つ、驚異的なモデルです。

このハイブリッドアーキテクチャは、密集モデルと疎スパースモデルの強みを生かし、コスト効率性とスケーラビリティを保ちながら、アークティックインストラクトに例外的なパフォーマンスを実現します。密集トランスフォーマーコンポーネントは、長距離の依存関係を捉え、一貫したテキストを生成する能力に優れており、MoEコンポーネントは、特定のドメインでの専門的な知識を提供し、幅広いタスクにおけるモデルの能力を向上させます。

イラスト：スノーフレークアークティックインストラクトのアーキテクチャ

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|  密集トランスフォーマー (10B)   |
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|  リジューアルMoE MLP (128x3.66B)  |
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密集トランスフォーマーコンポーネントは、自然言語の理解と生成を担当する基盤となる役割を果たしています。入力内の文脈と長距離の依存関係を捉え、モデルが一貫した文脈に即した出力を生成することができます。

一方、リジューアルMoE MLPコンポーネントは、専門的なエキスパートシステムとしての役割を果たします。複数のエキスパートネットワークから構成され、それぞれが特定のドメインまたはタスクで優れた性能を発揮するよう訓練されています。これらのエキスパートネットワークは、入力に基づいて選択的に活性化されるため、必要に応じて専門的な知識と能力を活用することができます。

これらの2つのコンポーネントを組み合わせることで、スノーフレークアークティックインストラクトは、自然言語処理と生成、コード生成、データ分析など、幅広いエンタープライズタスクを効果的に処理することができます。

密集トランスフォーマーコンポーネント

密集トランスフォーマーコンポーネントは、さまざまな自然言語処理タスクでその効果を証明してきた強力なニューラルネットワークアーキテクチャです。長距離の依存関係と文脈情報を入力テキスト内に捉えるよう設計されており、一貫した文脈に即した出力を生成することができます。

トランスフォーマーアーキテクチャは、自己注意機構とフォワードニューラルネットワークの複数の層で構成されています。自己注意機構により、出力を生成する際に入力シーケンスの異なる部分の重要性を評価し、最も関連性の高い情報に注目することができます。

エキスパートモデルの混合 (MoE) コンポーネント

エキスパートモデルの混合 (MoE) コンポーネントは、ニューラルネットワークのスケーリングを行いながら計算効率性を維持する革新的な手法です。特定のドメインやタスクに特化した複数のエキスパートネットワークから構成されます。推論時には、MoEコンポーネントは入力に基づいて関連するエキスパートネットワークを選択的に活性化させることができます。

スノーフレークアークティックインストラクトのMoEコンポーネントは、リジューアルMLP（Multilayer Perceptron）として実装されており、MoEコンポーネントの出力は密集トランスフォーマーコンポーネントの出力に加算されます。このリジュアーナルコネクションにより、モデルは2つのコンポーネントの強みを効果的に組み合わせることができ、性能と汎化能力が向上します。

Snowflake Arctic Instruct: ベンチマーク

スノーフレークアークティックインストラクトは、エンタープライズおよび学術のメトリクスにおいてその能力を証明するために厳密なベンチマークによって評価されています。次のテーブルは、さまざまなベンチマークでのArctic Instructのパフォーマンスを複数のオープンソースモデルと比較したものです。

表から明らかなように、スノーフレークアークティックインストラクトは、SQL生成、コード生成、指示の追従、グラウンデッドな質問応答などのエンタープライズメトリクスにおいて、トップクラスのパフォーマンスを発揮しています。これらの重要な領域でオープンソースモデルを凌駕し、市販のエンタープライズユースケースに最適な選択肢となっています。

• SQL生成: Arctic Instructは、自然言語の入力からSQLクエリを生成する能力が優れており、92.5%の正確さを実現しています。複雑なデータソースからの洞察を抽出する必要のあるビジネスにとって、この能力は非常に貴重です。

• コード生成: 88.7％の正確度で、Arctic Instructは自然言語の説明や仕様から高品質なコードを生成する能力を示しています。この機能により、ソフトウェア開発プロセスを大幅に加速し、コードの品質を向上させることができます。

• 指示の遵守: Arctic Instructは複雑な指示に対して優れた能力を発揮し、94.1％の正確度を達成しています。このスキルは様々なビジネスプロセスの自動化と正確なタスク実行を確保するために重要です。

• 根拠に基づく質問応答: Arctic Instructの根拠に基づく質問応答の能力は、91.3％の正確度で、企業が多様なデータソースから関連情報を取得し、正確かつ文脈に即したクエリへの回答を提供することを可能にします。

Arctic Instructは特定の学術ベンチマークではオープンソースモデルには及ばないかもしれませんが、計算クラス内でのトップクラスのパフォーマンスを達成し、より高い計算予算でトレーニングされたモデルとも競争力を持っています。

Snowflake Arctic Instruct: 他のLLMモデルとの比較

Snowflake Arctic Instructはいくつかの主要な側面で他のLLMモデルとは異なります。

• 企業への焦点: Arctic Instructは特に企業のタスクに特化した設計と最適化が行われており、SQLの生成、コーディング、指示の遵守、および根拠に基づく質問応答などの領域で優れた能力を発揮します。このカスタマイズされたアプローチにより、企業は自社の特定のニーズに対してLLMのフルポテンシャルを活用することができます。

• コスト効果の高いトレーニングおよび推論: SnowflakeのAI研究チームはZeRO、DeepSpeed、PagedAttention/vLLM、LLM360などのシステムを開発し、LLMのトレーニングおよび推論に関連するコストを大幅に削減しています。Arctic Instructはこれらの進歩を活用し、企業にとって費用対効果の高いソリューションとなっています。

• 真にオープン: 多くのプロプライエタリLLMモデルとは異なり、Snowflake Arctic InstructはオープンソースでApache-2.0ライセンスのもとに公開されています。このオープンさにより、研究者、開発者、企業はモデルを自由に使用、変更、貢献することができます。このオープンアプローチにより、グローバルなAIコミュニティの総合的な専門知識と貢献を受けることができ、開発を加速させ、継続的な進化と向上を保証します。

• スケーラビリティとパフォーマンス: Arctic Instructはハイブリッドアーキテクチャと高度な技術を活用して、優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。これにより、企業は大規模なワークロードや複雑なタスクを容易に処理できます。

• 効率的なインテリジェンス: Snowflake Arctic Instructは「効率的にインテリジェント」に設計されており、パフォーマンスを最適化しながらリソースの消費と関連するコストを最小限に抑えます。この効率性は、費用がかかりすぎることなくLLMの力を活用したい企業にとって重要です。

以下の表は、Snowflake Arctic Instructを他の人気のあるLLMモデルと主要な特徴で比較しています。

この表からわかるように、Snowflake Arctic Instructは、企業への焦点が高く、コスト効果の高い、オープンソース、スケーラブルで効率的なインテリジェントなLLMモデルとして、LLMの力を活用しながら、企業の固有の要件と制約に対応するための魅力的な選択肢となっています。

企業への焦点

Snowflake Arctic Instructは、企業のユースケースを念頭に置いて設計されています。アーキテクチャとトレーニングプロセスは、SQLの生成、コードの生成、指示の遵守、および根拠に基づく質問への回答など、企業がAIを活用する上で重要な能力に特化しています。

一般的な言語タスクに主眼を置いた他のLLMモデルとは異なり、Arctic Instructの企業への焦点は、さまざまな産業において具体的な価値と実用的なソリューションを提供することができるようになっています。

コスト効果

Snowflake Arctic Instructの主な利点の一つは、そのコスト効果です。 SnowflakeのAI研究チームは、トレーニングおよび展開に関連する計算量と財務コストを大幅に削減するZeRO、DeepSpeed、PagedAttention/vLLM、LLM360などの先端システムを開発しています。

これらの進歩を活用することで、Arctic Instructはリソース消費や関連コストを最小限に抑えながら、優れたパフォーマンスを提供できます。このコスト効果は、AIの利点と予算の制約をバランスさせる必要がある企業にとって特に重要です。

オープンさと協力

多くのプロプライエタリLLMモデルとは異なり、Snowflake Arctic Instructはオープンソースであり、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。このオープンさにより、研究者、開発者、企業はモデルを自由に使用、変更、貢献することができます。

オープンソースのアプローチを取ることで、Snowflake Arctic InstructはグローバルなAIコミュニティの集合知と貢献を活用し、開発を加速させ、時間の経過とともに改善していくことができます。

スケーラビリティとパフォーマンス

ハイブリッドアーキテクチャと高度な技術を活用することで、Arctic Instructは優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供します。密なトランスフォーマーとエキスパートの集合モデル（MoE）の組み合わせにより、モデルは専門知識と能力を効率的に活用し、幅広い企業タスクにおいて最適なパフォーマンスを実現します。

効率的なインテリジェンス

Snowflake Arctic Instructは、「効率的な知能」を実現し、パフォーマンスを最適化しながらリソース消費量と関連コストを最小限に抑えるよう設計されています。この効率性は、モデルの革新的なアーキテクチャとZeRO、DeepSpeed、PagedAttention/vLLM、LLM360などの先進的な技術の統合によって実現されます。

効率的な知能を優先することで、Arctic Instructは企業が直面する重要な課題である、高額な費用をかけずにLLMの力を活用することに取り組んでいます。このアプローチにより、企業は先端的なAIの機能を活用しながら、費用効率と持続可能性を維持することができます。

Snowflake Arctic Instructによる企業のイノベーションの加速

企業がAIの変革力をますます受け入れる中、Snowflake Arctic Instructは先駆的なソリューションとして登場し、企業がイノベーション、生産性、競争力の新たなレベルを開拓することを可能にします。先進的なアーキテクチャ、優れたパフォーマンス、比類ない効率性により、Arctic Instructは企業AIの景観を再構築し、大規模言語モデルの全潜在能力を活用しながら、独自の課題と要件に対応することができるようになります。

Arctic Instructの主な利点の一つは、企業内でのイノベーションの加速です。コード生成、データ分析、プロセスの自動化といった領域でモデルの能力を活用することで、企業は開発プロセスを効率化し、新しい製品やサービスの市場投入までの時間を短縮し、持続的な改善の文化を育むことができます。

例えば、複雑なソフトウェアアプリケーションの開発を担当する開発チームがいるシナリオを想像してみてください。Arctic Instructのコード生成能力を活用することで、自然な言語の要件を高品質なコードに変換しながら、新しいアイデアのプロトタイプを迅速に作成し、繰り返すことができます。この加速された開発サイクルは時間とリソースを節約するだけでなく、開発者が煩雑なコーディング作業に捉われることなく、素早く新しいコンセプトを探索し検証することを促進します。

データ分析の領域では、Arctic Instructの地に根ざした質問応答とSQL生成の能力によって、企業は複雑なデータソースから貴重な洞察を驚異的なスピードと精度で抽出することができます。自然言語のクエリを理解し、SQLクエリを即座に生成することで、Arctic Instructは意思決定者にタイムリーで具体的な洞察を提供し、大規模なデータ駆動型の意思決定を可能にします。

さらに、Arctic Instructの指示に従う能力は、さまざまな産業においてプロセスの自動化と最適化の新しい方法を開拓します。モデルの複雑な指示を理解し実行する能力を活用することで、企業はワークフローを効率化し、手作業の量を削減し、業務効率を向上させ、貴重な人的リソースを高付加価値の活動に集中させることができます。

たとえば、製造業においては、Arctic Instructを使用して品質管理プロセスを自動化することができます。製品が厳しい仕様や基準を満たしているかを確認するため、モデルは詳細な指示を理解し、さまざまなソースからデータを分析し、問題の可能性を特定し、是正策を推奨することができます。これにより、欠陥のリスクが軽減され、製品の品質が向上します。

企業がAIの広大な潜在能力を探求し続ける中、Snowflake Arctic Instructは強力な味方となり、イノベーション、生産性、競争力の新たなレベルを企業に開拓することを可能にします。先進的なアーキテクチャ、優れたパフォーマンス、比類ない効率性により、Arctic Instructは産業全体に変革的な変化をもたらし、独自の課題と要件に対応しながら、大規模言語モデルの全潜在能力を活用する組織の力になります。