Snowflake Arctic Instruct：为企业AI量身定制的创新大型语言模型

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Lynn Mikami

Published on 2024/4/30

最近，云数据平台公司Snowflake在大型语言模型（LLM）领域推出了一项令人瞩目的创新——Snowflake Arctic Instruct。

这款领先的LLM旨在革新企业AI，提供无与伦比的效率、开放性和性能，以满足企业的独特需求。

Snowflake Arctic Instruct：架构

Snowflake Arctic Instruct拥有精密的架构，结合了密集Transformer和Experts混合模型（MoE）。核心部分是一个10B的密集Transformer模型无缝集成了一个Residual MoE MLP（多层感知机），总共拥有480B的参数和17B的活跃参数数量。

这种混合架构充分发挥了密集模型和稀疏模型的优点，使Arctic Instruct能够提供出色的性能，同时保持成本效益和可伸缩性。密集Transformer组件擅长捕捉长程依赖关系和生成连贯的文本，而MoE组件则在各个领域提供了专业知识，增强了模型在各种任务中的能力。

示意图：Snowflake Arctic Instruct 架构

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|     密集Transformer (10B)                        |
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                |
                |
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| 残差MoE MLP (128x3.66B)            |
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密集Transformer组件是Snowflake Arctic Instruct的基础，负责理解和生成自然语言。它捕捉输入中的上下文和长程依赖关系，使模型能够生成连贯和相关的输出。

另一方面，残差MoE MLP组件充当专业的专家系统。它由多个专家网络组成，每个专家网络都经过训练，擅长特定领域或任务。根据输入的不同，这些专家网络会被选择性地激活，使模型能够根据需要利用专业知识和能力。

通过结合这两个组件，Snowflake Arctic Instruct能够有效处理各种企业任务，从自然语言处理和生成到代码生成、数据分析等等。

密集Transformer组件

密集Transformer组件是一种功能强大的神经网络架构，在各种自然语言处理任务中已经证明了其有效性。它的设计目的是捕捉输入文本中的长程依赖关系和上下文信息，使模型能够生成连贯和相关的输出。

Transformer架构由多层自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制允许模型在生成输出时对输入序列的不同部分权衡重要性，使其能够聚焦于最相关的信息。

专家混合模型（MoE）组件

专家混合模型（MoE）组件是一种新颖的方法，可以提高神经网络的规模而保持计算效率。它由多个专业网络组成，每个网络专注于特定领域或任务。在推理过程中，MoE组件根据输入有选择性地激活相关的专家网络，使模型能够根据需要利用专业知识和能力。

Snowflake Arctic Instruct中的MoE组件以残差MLP（多层感知机）的形式实现，这意味着MoE组件的输出被添加到密集Transformer组件的输出中。这种残差连接使模型能够有效地结合两个组件的优势，从而提高性能和泛化能力。

Snowflake Arctic Instruct：基准测试

Snowflake Arctic Instruct经过严格的基准测试，展示了其在企业和学术指标上的卓越性能。下表比较了Arctic Instruct在各种基准测试中与多个开源模型的表现：

从表中可以看出，Snowflake Arctic Instruct在企业指标（如SQL生成、代码生成、指令跟随和实际问题回答）方面表现出顶级性能。它在这些关键领域的表现优于开源模型，成为想要快速应用于企业的理想选择。

• SQL生成：Arctic Instruct擅长从自然语言输入中生成SQL查询，达到92.5%的准确率。对于需要从复杂数据源中获取信息的企业而言，这种能力无价。

• 代码生成: Arctic Instruct以88.7%的准确率展示了它在从自然语言描述或规范中生成高质量代码方面的能力。这一功能可以显著加速软件开发过程并提高代码质量。

• 指令跟随: Arctic Instruct在跟随复杂指令方面展现了出色的能力，达到了94.1%的准确率。这一技能对于自动化各种业务流程和确保任务的准确执行至关重要。

• 基于场景的问答: Arctic Instruct以91.3%的准确率展示了其基于场景的问答能力，使企业能够从各种数据源中检索相关信息，并对查询提供准确和上下文相关的响应。

尽管在某些学术基准方面，Arctic Instruct可能不及开源模型，但它在其计算类别内始终具有高竞争力，并且甚至可以与使用更高计算预算进行训练的模型媲美。

雪花 Arctic Instruct与其他LLM模型的比较

雪花 Arctic Instruct在几个关键方面与其他LLM模型有所区别：

• 企业专注: Arctic Instruct是专门为企业任务设计和优化的，在SQL生成、编码、指令跟随和基于场景的问答等领域表现出色。这种定制方法确保了企业在满足其特定需求时能充分利用LLM的潜力。

• 成本效益的训练和推理: 雪花的AI研究团队开发了降低LLM训练和推理成本的先进系统，如ZeRO、DeepSpeed、PagedAttention/vLLM和LLM360。Arctic Instruct利用了这些先进技术，使其成为企业的一种经济高效的解决方案。

• 真正的开源: 不同于许多专有LLM模型，雪花 Arctic Instruct是开源的，并在Apache-2.0许可下发布。这种开放性允许研究人员、开发人员和企业自由使用、修改和贡献模型，促进了AI社区内的合作和创新。

• 可扩展性和性能: Arctic Instruct通过其混合架构和先进技术提供了卓越的性能和可扩展性，使企业能够轻松处理大规模工作负载和复杂任务。

• 智能高效: 雪花 Arctic Instruct是为"高效智能"而设计的，优化了性能，同时最小化了资源消耗和相关成本。对于希望利用LLM的潜力而又不希望承担过高费用的企业来说，这种效率至关重要。

下表比较了雪花 Arctic Instruct与其他热门LLM模型在关键特性上的表现：

如表所示，雪花 Arctic Instruct是一种高度专注于企业、具有成本效益、开源、可扩展且高效智能的LLM模型，使其成为企业在利用LLM的强大能力时解决其独特需求和约束的一个引人注目的选择。

企业专注

雪花 Arctic Instruct从头开始设计，以满足企业用例的需求。其架构和训练过程旨在擅长SQL生成、代码生成、指令跟随和基于场景的问答等任务，这些任务对于希望在其运营中利用人工智能的企业来说都是至关重要的关键能力。

与许多其他主要专注于一般语言任务的LLM模型不同，Arctic Instruct的企业专注确保了它能为各个行业的企业提供有形的价值和实际解决方案。

成本效益

雪花 Arctic Instruct的一个关键优势是它的成本效益。雪花的AI研究团队开发了先进的系统，如ZeRO、DeepSpeed、PagedAttention/vLLM和LLM360，这些系统显著降低了训练和部署大型语言模型所涉及的计算和财务成本。

通过利用这些先进技术，Arctic Instruct可以在最小化资源消耗和相关成本的同时提供卓越的性能。这种成本效益对于需要在AI的好处和预算限制之间取得平衡的企业来说尤为重要。

开放性与合作

与许多专有的LLM模型不同，雪花 Arctic Instruct是开源的，并在Apache-2.0许可下发布。这种开放性促进了AI社区内的合作和创新，允许研究人员、开发人员和企业自由使用、修改和贡献模型。

通过采用开源方法，雪花 Arctic Instruct从全球AI社区的集体专业知识和贡献中受益，加速了其发展，并确保其在时间推移中的持续相关性和改进。

可扩展性和性能

通过其混合架构和先进技术，Arctic Instruct提供了卓越的性能和可扩展性，使企业能够轻松处理大规模工作负载和复杂任务。密集的transformers和专家混合模型(MoE)的组合使该模型能够高效地利用特定的知识和能力，在各种企业任务中实现最佳性能。

高效智能

Snowflake Arctic Instruct（雪花北极教导）旨在实现“高效智能”，在最大程度减少资源消耗和相关成本的同时优化性能。通过创新的架构和集成ZeRO、DeepSpeed、PagedAttention/vLLM和LLM360等先进技术，实现了这种高效性。

通过优先考虑高效智能，北极教导解决了企业面临的一个关键挑战：在不产生过高费用的情况下利用LLM的能力。这种方法确保企业可以从尖端的AI能力中受益，同时保持成本效益和可持续性。

用Snowflake Arctic Instruct加速企业创新

随着企业继续拥抱AI的变革力量，Snowflake Arctic Instruct成为一种开创性的解决方案，赋予企业释放创新、提高生产力和竞争优势的能力。凭借其尖端的架构、卓越的性能和无与伦比的效率，北极教导准备重塑企业AI的格局，使组织能够发挥大型语言模型的全部潜力，同时解决其独特的挑战和需求。

北极教导的一项关键优势是其能够加速企业内部的创新。通过利用该模型在代码生成、数据分析和流程自动化等领域的能力，企业可以简化其开发流程，缩短新产品和服务上市的时间，并培养持续改进的文化。

想象一种情况，一个开发团队被要求构建一个复杂的软件应用程序。利用北极教导的代码生成能力，他们可以快速原型设计和迭代新想法，将自然语言需求转化为高质量的代码。这种加速开发周期不仅节省时间和资源，还鼓励实验和创新，因为开发人员可以快速探索和验证新概念，而不会被繁琐的编码任务拖累。

在数据分析领域，北极教导的基于问答和SQL生成能力可以赋予企业以前所未见的速度和准确性从复杂的数据源中提取有价值的洞察。通过理解自然语言查询并实时生成SQL查询，北极教导能够为决策者提供及时可行的见解，从而实现规模化的数据驱动决策。

此外，北极教导的指令遵循能力拓展了各个行业的流程自动化和优化的新途径。通过利用该模型理解和执行复杂的指令，企业可以简化工作流程，减少人工工作量，提高运营效率，使宝贵的人力资源得以专注于更高价值的活动。

例如，在制造业领域，北极教导可以用于自动化质量控制流程，确保产品符合严格的规格和标准。通过理解和遵循详细的指令，该模型可以分析来自各个来源的数据，识别潜在问题，并推荐纠正措施，从而大大降低缺陷的风险，提高产品质量。

随着企业继续探索AI的巨大潜力，Snowflake Arctic Instruct必将成为一个有力的盟友，使企业能够释放创新、提高生产力和竞争优势。凭借其尖端的架构、卓越的性能和无与伦比的效率，北极教导将为各个行业带来变革性的改变，赋予组织利用大型语言模型的全部潜力，同时解决其独特的挑战和需求。