Arctic – Snowflake开源的企业级AI大模型

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Arctic是什么

Arctic是由云计算巨头Snowflake的AI研究团队开发的一款高效、开源的企业级大型语言模型，该大模型是一个拥有480亿（480B）的参数规模，由128个细粒度的专家构成的混合专家模型（MoE）模型。在成本效益、训练效率和推理效率方面具有显著优势，特别适合执行企业任务，如SQL生成、编程和指令遵循。Arctic采用Apache 2.0许可，提供对模型权重和代码的开放访问，并开源了数据集和研究洞察。

Arctic的主要特点

参数规模：Arctic拥有480亿参数，但在推理时仅激活170亿参数，以提高效率。
技术架构：采用混合架构，结合了密集变换器（Dense Transformer）和128个专家的MoE模型，每个专家有3.66亿参数。
上下文窗口：模型训练时使用4K的注意力上下文窗口，并计划扩展至32K，以支持更长序列的处理。
训练成本：Arctic的训练计算预算大约在200万美元以下（即少于3000个GPU周）即可达到顶级大模型的能力
模型许可：Arctic在开放的Apache 2.0许可下发布，允许自由使用和修改。
主要用途：专为企业设计，擅长执行SQL生成、编程和指令遵循等任务，适合创建定制企业模型。

Arctic – Snowflake开源的企业级AI大模型

Arctic的模型架构

架构组成：Arctic采用了Dense-MoE Hybrid Transformer架构，这种架构结合了密集变换器（Dense Transformer）和混合专家模型（MoE）的特点。
密集变换器规模：模型包含一个具有10B（10 billion，即10亿）参数的密集变换器模型。
MoE架构规模：在MoE部分，Arctic设计了128个细粒度的专家，每个专家拥有3.66B（3.66 billion，即36.6亿）参数。因此，MoE部分的总参数量为128×3.66B，即约470B（470 billion，即4700亿）参数。
总参数量：结合密集变换器和MoE部分，Arctic的总参数量达到了480B（480 billion，即4.8万亿）参数。
活跃参数选择：在推理过程中，Arctic使用top-2门控机制从128个专家中选择两个最合适的专家，这意味着在任何给定时间，大约有17B（17 billion，即170亿）的参数是活跃的。
通信与计算重叠：为了提高训练效率，Arctic的架构设计允许在训练过程中将专家间的通信开销与计算任务重叠，从而隐藏了通信开销。
推理效率：在小批量（如批量大小为1）的交互式推理中，Arctic模型的内存读取次数比Code-Llama 70B少4倍，比Mixtral 8x22B少2.5倍，这有助于提高推理性能。
系统优化：Arctic与NVIDIA合作，利用TensorRT-LLM和vLLM团队的技术，为Arctic提供了初步的推理实现，并通过FP8量化技术，使得Arctic可以在单个GPU节点上运行。
注意力上下文窗口：Arctic训练时使用的注意力上下文窗口为4K，团队正在开发基于attention-sinks的滑动窗口实现，以支持无限序列生成能力，未来计划扩展到32K注意力窗口。

Arctic的性能表现

Snowflake将Arctic与DBRX、Llama、Mixtral等模型在企业指标和学术指标方面的基准测试进行了对比，Arctic在企业智能指标上表现更好，在如MMLU等通用知识基准上的性能可能略低于一些最新模型，但它在这些基准上仍然保持了竞争力。

Arctic – Snowflake开源的企业级AI大模型

企业指标：与所有其他开源模型相比，Arctic 都表现出顶级性能，这些任务包括：

编码（Coding）：通过HumanEval+ 和 MBPP+ 基准测试编码能力。
SQL生成（SQL Generation）：使用Spider基准测试SQL查询生成能力。
指令遵循（Instruction Following）：IFEval基准测试遵循复杂指令的能力。

如何使用Arctic

Snowflake Arctic 现已可从 Hugging Face、Replicate 等平台使用，后续将在包括 Snowflake Cortex、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、NVIDIA API Catalog、Lamini、Perplexity 和 Together 等在内的平台陆续上线。