Snowflake Arctic Instruct: 기업용 인공지능을 위한 혁신적인 LLM

Name

Lynn Mikami

Published on 2024. 4. 30.

최근에 클라우드 데이터 플랫폼 회사인 Snowflake는 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 혁신적인 제품인 Snowflake Arctic Instruct를 선보였습니다.

이 첨단 LLM은 기업용 인공지능을 혁신하여 비교할 수 없는 효율성, 개방성 및 성능을 제공합니다.

Snowflake Arctic Instruct: 아키텍처

Snowflake Arctic Instruct는 밀집 형태의 트랜스포머와 전문가 집합(Mixture of Experts, MoE) 모델의 힘을 결합한 정교한 아키텍처를 자랑합니다. 핵심 컴포넌트로는 10B의 밀집 트랜스포머 모델과 잔차 연결을 통합한 128x3.66B의 MoE MLP(Multilayer Perceptron)가 탑재되어 있으며, 총 480B의 파라미터 중 17B가 활성 파라미터로 사용됩니다.

이러한 혼합 아키텍처는 밀집 모델과 희소 모델의 강점을 활용하여, 비용 효율성과 확장성을 유지하면서 뛰어난 성능을 제공합니다. 밀집 트랜스포머 컴포넌트는 먼 거리의 종속성을 포착하고 일관된 텍스트를 생성하는 데 능숙하며, MoE 컴포넌트는 다양한 도메인에서 특화된 전문 지식을 제공하여 모델의 능력을 증대시킵니다.

이미지: Snowflake Arctic Instruct 아키텍처

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|  밀집 트랜스포머 (10B)   |
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                |
                |
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|  잔차 MoE MLP (128x3.66B)  |
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밀집 트랜스포머 컴포넌트는 입력 내의 문맥과 먼 거리의 종속성을 이해하는 데 책임이 있으며, 이를 통해 모델은 일관된 문맥에 맞는 결과물을 생성할 수 있습니다.

반면 잔차 MoE MLP 컴포넌트는 특화된 전문 시스템으로 작동합니다. 이 컴포넌트에는 각각 특정 도메인이나 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하기 위해 훈련된 여러 전문가 네트워크가 포함되어 있습니다. 이 컴포넌트는 입력을 기반으로 전문 지식과 능력을 필요에 따라 활성화시키므로, 모델은 특화된 지식과 능력을 유연하게 활용할 수 있습니다.

이 두 가지 컴포넌트를 결합함으로써 Snowflake Arctic Instruct는 자연어 처리와 생성, 코드 생성, 데이터 분석 등 다양한 기업용 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

밀집 트랜스포머 컴포넌트

밀집 트랜스포머 컴포넌트는 다양한 자연어 처리 작업에서 효과를 입증한 강력한 신경망 아키텍처입니다. 이는 입력 텍스트 내의 먼 거리 종속성과 문맥 정보를 포착하도록 설계되었으며, 결과물 생성 시 입력 시퀀스의 각 부분의 중요성을 가중치로 고려하여 가장 관련성 높은 정보에 집중하는 기능을 제공합니다.

트랜스포머 아키텍처는 여러 개의 셀프 어텐션 메커니즘과 피드포워드 신경망 레이어로 구성됩니다. 셀프 어텐션 메커니즘은 출력 생성 시 입력 시퀀스의 다른 부분의 중요성을 가중치로 고려할 수 있도록 해주며, 이를 통해 가장 관련성이 높은 정보에 집중할 수 있습니다.

전문가 집합 (MoE) 컴포넌트

전문가 집합 (MoE) 컴포넌트는 계산 효율성을 유지하면서 신경망을 확장하기 위한 새로운 접근 방식입니다. 이 컴포넌트는 특정 도메인이나 작업에 특화된 여러 전문가 네트워크로 구성됩니다. 추론 시에는 MoE 컴포넌트가 입력에 따라 관련성 있는 전문가 네트워크를 선택적으로 활성화시키므로, 모델은 필요에 따라 특화된 지식과 능력을 활용할 수 있습니다.

Snowflake Arctic Instruct의 MoE 컴포넌트는 잔차 MLP(Multilayer Perceptron)로 구현되어 있습니다. 따라서 MoE 컴포넌트의 출력은 밀집 트랜스포머 컴포넌트의 출력에 더해집니다. 이 잔차 연결을 통해 모델은 두 컴포넌트의 강점을 효과적으로 결합하여 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

Snowflake Arctic Instruct: 벤치마크

Snowflake Arctic Instruct는 엄격한 벤치마크를 거쳐 기업 및 학술 측정 기준에서 뛰어난 성능을 입증하였습니다. 아래 표는 Arctic Instruct의 성능을 다양한 오픈 소스 모델과 비교한 결과를 보여줍니다.

위 표에서 알 수 있듯이, Snowflake Arctic Instruct는 SQL 생성, 코드 생성, 지시문 따르기, 기반 질문에 대한 응답과 같은 기업용 지표에서 우수한 성능을 보여줍니다. 이들 핵심 영역에서 오픈 소스 모델보다 뛰어난 성능을 발휘하여 기업용 사용 사례에 이상적인 선택입니다.

• SQL 생성: Arctic Instruct는 복잡한 데이터 소스로부터 자연어 입력을 통해 SQL 쿼리를 생성하는 데 뛰어난 92.5%의 정확도를 달성합니다. 이 능력은 복잡한 데이터 소스에서 통찰력을 추출해야 하는 기업에게 매우 유용합니다.

• 코드 생성: 88.7%의 정확도로 Arctic Instruct는 자연어 설명이나 명세로부터 고품질의 코드를 생성하는 능력을 자랑합니다. 이 기능은 소프트웨어 개발 프로세스를 크게 가속화하고 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다.

• 지시 따르기: Arctic Instruct는 복잡한 지시를 따르는 뛰어난 능력을 보여줘 94.1%의 정확도를 달성합니다. 이 능력은 다양한 비즈니스 프로세스 자동화와 작업의 정확한 실행을 보장하는 데 중요합니다.

• 데이터 기반 QA: Arctic Instruct의 데이터 기반 질문 응답 능력은 다양한 데이터 소스에서 관련 정보를 검색하여 정확하고 문맥적인 응답을 제공하는 능력을 갖추고 있어 비즈니스에게 유용합니다. 정확도는 91.3%입니다.

Arctic Instruct는 특정 종류의 학술적 벤치마크에서 오픈 소스 모델을 능가하지는 못하지만, 자신의 컴퓨팅 클래스에서 최고 수준의 성능을 달성하며 더 높은 컴퓨팅 예산으로 훈련된 모델과 경쟁력을 유지합니다.

Snowflake Arctic Instruct: 다른 LLM 모델과의 비교

Snowflake Arctic Instruct는 다른 LLM 모델과 비교하여 다음과 같은 몇 가지 중요한 측면에서 뛰어납니다:

• 기업 중심: Arctic Instruct는 SQL 생성, 코딩, 지시 따르기 및 데이터 기반 질문 응답과 같은 영역에서 뛰어난 기업 과제에 특별히 설계되고 최적화되었습니다. 이 맞춤형 접근은 기업이 특정 요구 사항에 맞춰 LLM의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 보장합니다.

• 비용 효율적인 훈련과 추론: Snowflake의 AI 연구팀은 ZeRO, DeepSpeed, PagedAttention/vLLM 및 LLM360과 같은 시스템을 개발하여 LLM의 훈련 및 추론 비용을 크게 줄였습니다. Arctic Instruct는 이러한 진보를 활용하여 기업에게 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.

• 완전히 개방적: Snowflake Arctic Instruct는 많은 독점적인 LLM 모델과 달리 오픈 소스로 제공되며 Apache-2.0 라이선스로 출시됩니다. 이 개방성은 연구원, 개발자 및 기업이 모델을 자유롭게 사용, 수정 및 기여할 수 있도록 하여 AI 커뮤니티 내에서 협업과 혁신을 촉진합니다.

• 확장성 및 성능: Arctic Instruct는 하이브리드 아키텍처와 고급 기법을 통해 우수한 성능과 확장성을 제공하여 기업이 대규모 작업 부하와 복잡한 작업을 수월하게 처리할 수 있게 합니다.

• 효율적인 인공지능: Snowflake Arctic Instruct는 자원 소비 및 관련 비용을 최소화하면서 성능을 최적화하는 "효율적인 인공지능"을 추구합니다. 이 효율성은 AI의 장점을 활용하기 위해 비용이 너무 많이 발생하지 않도록 하는 기업에게 중요합니다.

다음 표는 Snowflake Arctic Instruct를 주요 기능별로 다른 인기 LLM 모델과 비교한 것입니다:

표에서 볼 수 있듯이, Snowflake Arctic Instruct는 기업 중심, 비용 효율성, 오픈 소스, 확장성 및 효율적인 인공지능에 대해 우수한 성능을 보이며, 기업의 특정 요구 사항과 제약을 충족하면서 LLM의 힘을 활용하기에 매력적인 선택이 됩니다.

기업 중심

Snowflake Arctic Instruct는 기업 사용 사례를 고려하여 처음부터 설계되었습니다. 그 아키텍처와 훈련 과정은 SQL 생성, 코드 생성, 지시 따르기 및 데이터 기반 질문 응답과 같은 작업에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있도록 맞춤화되었습니다. 이러한 기업 중심 접근 방식은 다양한 산업의 비즈니스가 AI를 활용하는 데 실제적인 가치와 해결책을 제공할 수 있도록 합니다.

일반적인 언어 작업에 주로 초점을 맞춘 많은 다른 LLM 모델과 달리 Arctic Instruct의 기업 중심 접근 방식은 전 세계적인 AI 커뮤니티의 노련함과 기여를 활용하여 개발을 가속화하고 시간이 지남에 따라 지속적으로 발전할 수 있도록 보장합니다.

비용 효율성

Snowflake Arctic Instruct의 주요 장점 중 하나는 그 경제성입니다. Snowflake의 AI 연구팀은 ZeRO, DeepSpeed, PagedAttention/vLLM 및 LLM360과 같은 최첨단 시스템을 개발하여 대형 언어 모델의 훈련 및 배포와 관련된 계산 및 금전적 비용을 크게 감소시켰습니다.

이러한 진보를 활용함으로써 Arctic Instruct는 자원 소비와 관련 비용을 최소화하면서 우수한 성능을 제공할 수 있습니다. 이러한 비용 효율성은 AI의 혜택을 예산 제약과 균형을 맞추어야 하는 기업에게 특히 중요합니다.

개방성과 협업

다른 많은 독점적인 LLM 모델과 달리, Snowflake Arctic Instruct는 오픈 소스로 제공되며 Apache-2.0 라이선스로 출시됩니다. 이러한 개방성은 연구원, 개발자 및 기업이 모델을 자유롭게 사용, 수정 및 기여할 수 있도록 하여 AI 커뮤니티 내에서 협력과 혁신을 촉진합니다.

오픈 소스 접근 방식을 채택함으로써 Snowflake Arctic Instruct는 글로벌 AI 커뮤니티의 종합적인 전문성과 기여로부터 혜택을 받아 개발 속도를 가속화하고 지속적인 관련성과 발전을 보장합니다.

확장성과 성능

하이브리드 아키텍처와 고급 기법을 통해 Arctic Instruct는 탁월한 성능과 확장성을 제공하여 기업이 대규모 작업 부하와 복잡한 작업을 용이하게 처리할 수 있게 합니다. 밀집 트랜스포머와 전문가들의 혼합 (MoE) 모델의 결합은 모델이 특정 지식과 능력을 효율적으로 활용하여 다양한 기업 작업을 최적의 성능으로 수행할 수 있도록 합니다.

효율적인 인공지능

title: 스노우플레이크 아챠틱 인스트럭트를 통한 기업 혁신 가속화 language: ko

스노우플레이크 아챠틱 인스트럭트는 자원소비량과 관련 비용을 최소화하면서 성능을 최적화하는 "효율적으로 지능적"인 디자인으로 개발되었습니다. 이러한 효율성은 모델의 혁신적인 아키텍처와 ZeRO, DeepSpeed, PagedAttention/vLLM, LLM360과 같은 고급 기술의 통합을 통해 달성됩니다.

효율적인 인공지능을 우선시함으로써 아챠틱 인스트럭트는 기업이 LLM의 놀라운 능력을 활용함에 따라 금전적 부담을 덜고 이점을 얻을 수 있도록 합니다. 이 접근 방식은 기업이 최신 AI 기능을 활용하면서 비용 효율성과 지속 가능성을 유지할 수 있도록 보장합니다.

스노우플레이크 아챠틱 인스트럭트로 기업 혁신 가속화하기

기업들이 AI의 변혁적인 힘을 받아들이면서 스노우플레이크 아챠틱 인스트럭트는 기업이 혁신, 생산성 및 경쟁 우위의 새로운 수준을 개척할 수 있는 개척적인 솔루션으로 나타납니다. 앞선 아키텍처, 뛰어난 성능 및 탁월한 효율성을 갖춘 아챠틱 인스트럭트는 기업 AI의 경관을 재편할 수 있도록 하여 큰 언어 모델의 전체 잠재력을 활용하면서 기업의 독특한 도전과 요구사항을 해결할 수 있게 합니다.

아챠틱 인스트럭트의 주요 장점 중 하나는 기업 내에서 혁신을 가속화할 수 있는 능력입니다. 코드 생성, 데이터 분석 및 프로세스 자동화와 같은 영역에서 모델의 능력을 활용함으로써 기업은 개발 프로세스를 최적화하고 새로운 제품과 서비스의 출시 시간을 단축하며 지속적인 개선 문화를 조성할 수 있습니다.

예를 들어, 개발자 팀이 복잡한 소프트웨어 애플리케이션을 구축하는 과제가 주어진 상황을 상상해 보십시오. 아챠틱 인스트럭트의 코드 생성 능력을 활용하면, 개발자들은 자연어 요구 사항을 고품질의 코드로 빠르게 프로토타입하고 반복할 수 있습니다. 이 가속된 개발 주기는 시간과 자원을 절약하는데만 그치지 않고, 개발자들이 귀찮은 코딩 작업에 시간과 노력을 소비하지 않고 신규 개념을 빠르게 탐색하고 검증할 수 있도록 하여 실험과 혁신을 촉진합니다.

데이터 분석 분야에서 아챠틱 인스트럭트의 기반 질문-답변 및 SQL 생성 능력은 기업이 복잡한 데이터 소스에서 가치 있는 통찰력을 예측할 수 있는 속도와 정확성으로 추출할 수 있도록 돕습니다. 자연어 질의를 이해하고 SQL 질의를 실시간으로 생성함으로써, 아챠틱 인스트럭트는 의사 결정자에게 적시에 실행 가능한 통찰력을 제공하여 대규모 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다.

게다가, 아챠틱 인스트럭트의 지시 사항 따르기 능력은 다양한 산업군에서 프로세스 자동화 및 최적화를 위한 새로운 길을 엽니다. 모델의 복잡한 지시 사항 이해 및 실행 능력을 활용함으로써 기업은 워크플로우를 최적화하고 수동 작업을 줄이며 운영 효율성을 개선할 수 있습니다. 가치 있는 인력을 고려한 중요한 활동에 집중할 수 있습니다.

예를 들어, 제조 부문에서 아챠틱 인스트럭트는 제품이 엄격한 사양과 표준을 충족하는지를 자동화된 품질 통제 과정으로 자동화할 수 있습니다. 상세한 지시 사항을 이해하고 따르는 모델은 다양한 소스의 데이터를 분석하고 잠재적인 문제점을 식별하며 권고 사항을 제시함으로써 결함의 위험을 크게 줄이고 제품 품질을 전반적으로 개선할 수 있습니다.

기업들이 AI의 무궁무진한 잠재력을 탐색하면서 스노우플레이크 아챠틱 인스트럭트는 혁신, 생산성 및 경쟁 우위의 새로운 수준을 개척할 수 있는 강력한 동료로 남아있습니다. 앞선 아키텍처, 뛰어난 성능 및 탁월한 효율성을 갖춘 아챠틱 인스트럭트는 산업 전반에 혁명적인 변화를 주도하여 기업이 그들의 독특한 도전과 요구사항을 해결하면서 큰 언어 모델의 전체 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.