AI 模型与平台

雪花公司的 Arctic：企业级人工智能的尖端大型语言模型

发布于 2024年4月25日

更新于 2026年5月21日

作者

Aayush Mittal Mittal

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如今，企业正在探索利用大型语言模型（LLM）来提高生产力和创建智能应用的方法。然而，许多现有的LLM选项都是通用模型，不适合企业的特殊需求，如数据分析、编码和任务自动化。雪花公司的Arctic是一种专门为核心企业用例设计和优化的尖端LLM。

由雪花公司的AI研究团队开发，Arctic在高效训练、成本效益和开放性方面突破了现有的LLM的界限。这种革命性的模型在企业基准测试中表现出色，同时需要的计算能力远远少于现有的LLM。让我们深入了解Arctic的创新之处。

重新定义企业智能在其核心，Arctic专注于提供卓越的性能，真正重要的企业指标，如编码、SQL查询、复杂指令执行和产生有根据的事实输出。雪花公司将这些关键能力结合到一个新颖的“企业智能”指标中。

结果令人印象深刻。Arctic在企业智能基准测试中与LLAMA 7B和LLAMA 70B模型相比，表现出色，同时使用的计算预算少于一半。尽管Arctic使用的计算资源少于LLAMA 70B的17倍，但它在专门的测试中，如编码（HumanEval+、MBPP+）、SQL生成（Spider）和指令执行（IFEval）中达到相同的水平。

但Arctic的能力不仅仅在于基准测试。它在一般语言理解、推理和数学能力方面也表现出色，相比于使用指数级更高的计算预算训练的模型，如DBRX。这种整体能力使Arctic成为企业AI需求的首选模型。

创新

Dense-MoE混合变换器雪花团队如何构建如此强大的LLM？答案在于Arctic的尖端Dense Mixture-of-Experts（MoE）混合变换器架构中。

传统的密集变换器模型变得越来越昂贵，需要越来越多的计算资源。MoE设计通过利用多个并行的前馈网络（专家）并仅激活每个输入令牌的子集来解决这个问题。

然而，仅使用MoE架构是不够的。Arctic将密集和MoE组件的优势结合在一起，创造了一个10亿参数的密集变换器编码器和一个128专家残差MoE多层感知器（MLP）层。这种密集-MoE混合模型总共有480亿参数，但仅有17亿参数在任何时候都处于活动状态，使用top-2门控。

这意味着Arctic在训练和推理期间实现了前所未有的模型质量和容量，同时保持着令人惊讶的计算效率。例如，Arctic在推理期间比DBRX等模型有50%较少的活动参数。

但模型架构只是故事的一部分。Arctic的卓越性是雪花研究团队开创性的技术和见解的结晶。

企业专注的训练数据课程通过广泛的实验，团队发现通用技能如常识推理应该在早期学习，而更复杂的专业技能如编码和SQL应该在训练过程的后期获得。Arctic的数据课程遵循一个三阶段的方法，模仿人类学习进步。

前1.5 teratoken专注于建立一个广泛的基础。接下来的1.5 teratoken专注于通过为SQL、编码任务和更多数据量身定制的数据来开发企业技能。最后的teratoken进一步完善Arctic的专业技能，使用精细的数据集。

最佳架构选择虽然MoE承诺更好的质量，但选择正确的配置至关重要。通过详细的研究，雪花公司选择了一种使用128个专家和每层顶部2个门控的架构，评估了质量效率权衡。

增加专家的数量可以提供更多的组合，增强模型的容量。然而，这也会提高通信成本，因此雪花公司选择了128个精心设计的“压缩”专家，通过顶部2个门控激活，作为最佳平衡。

系统协同设计但即使是最佳的模型架构也可能被系统瓶颈所破坏。因此，雪花团队也在此方面进行了创新——协同设计模型架构和底层训练和推理系统。

为了高效训练，密集和MoE组件被结构化以实现重叠的通信和计算，隐藏了大量的通信开销。在推理方面，团队利用NVIDIA的创新实现了高效的部署，尽管Arctic的规模很大。

像FP8量化这样的技术可以将整个模型放在一个GPU节点上，用于交互式推理。更大的批次可以利用Arctic的并行能力，跨多个节点保持令人印象深刻的计算效率，得益于其紧凑的17B活动参数。

Arctic的权重和代码都以Apache 2.0许可证的形式提供，适用于任何个人、研究或商业用途。雪花公司不仅开源了模型，还开源了完整的数据配方、模型实现、提示和深入研究见解，推动Arctic的发展。

“Arctic食谱”是一份全面知识库，涵盖了构建和优化大型MoE模型（如Arctic）各个方面。它提炼了数据来源、模型架构设计、系统协同设计、优化训练/推理方案等关键学习内容。

从确定最佳数据课程到架构MoE同时协同优化编译器、调度器和硬件——这份广泛的知识库使得以前仅限于精英AI实验室的技能民主化。Arctic食谱加速了学习曲线，并赋予全球企业、研究人员和开发人员创建自己的成本有效、定制LLM的能力，适用于几乎任何用例。

开始使用Arctic

对于希望利用Arctic的公司，雪花公司提供了多种快速入门的途径。

无服务器推理：雪花客户可以在Snowflake Cortex上免费访问Arctic模型，Cortex是公司的全托管AI平台。除此之外，Arctic还可在所有主要模型目录中使用，如AWS、Microsoft Azure、NVIDIA等。

从头开始：开源模型权重和实现允许开发人员直接将Arctic集成到应用程序和服务中。Arctic仓库提供代码示例、部署教程、微调配方等。

构建自定义模型：感谢Arctic食谱的详尽指南，开发人员可以使用Arctic开发的见解，从头开始构建自己的自定义MoE模型，针对任何专用用例进行优化。

开启企业AI新时代Arctic不仅仅是一个强大的语言模型——它标志着企业AI能力的新时代，具有开放、成本效益和专门化的特点。

从革命性地改变数据分析和编码生产力到赋予任务自动化和更智能的应用程序以生命，Arctic的企业优先DNA使其成为企业的首选。通过开源整个研发过程，雪花公司正在培养一种合作文化，这将提升整个AI生态系统。

随着企业越来越多地采用生成性AI，Arctic提供了开发适合生产工作负载和企业环境的模型的蓝图。其尖端研究、无与伦比的效率和坚定的开放精神为民主化AI的变革潜力设定了新的标准。

以下是有关如何使用Snowflake Arctic模型的代码示例：

实践Arctic

现在我们已经介绍了Arctic的创新之处，让我们深入了解如何让开发人员和数据科学家开始使用这个强大的模型。
Arctic可以通过主要模型中心预训练和部署，如Hugging Face和合作伙伴AI平台。但其真正的力量在于定制和微调以适应特定的用例。

Arctic的Apache 2.0许可证提供了将其集成到应用程序、服务或自定义AI工作流中的完全自由。让我们通过transformers库来看一些代码示例，开始使用Arctic：


<p>from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM</p>

<p># 加载tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Snowflake/snowflake-arctic-instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Snowflake/snowflake-arctic-instruct")</p>

<p># 创建一个简单的输入并生成文本
input_text = "这是一个基本问题：法国的首都是什么？"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")</p>

<p># 使用Arctic生成响应
output = model.generate(input_ids, max_length=150, do_sample=True, top_k=50, top_p=0.95, num_return_sequences=1)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)</p>

print(generated_text)

这应该输出类似这样的内容：

“法国的首都是巴黎。巴黎是法国最大的城市，也是该国的经济、政治和文化中心。它是著名地标如埃菲尔铁塔、卢浮宫博物馆和巴黎圣母院的所在地。”

如您所见，Arctic无缝地理解了查询，并利用其强大的语言理解能力提供了详细的、有根据的响应。

为专用任务进行微调

虽然Arctic的默认性能令人印象深刻，但当定制和微调为专用任务时，它真正闪耀。雪花公司已经提供了广泛的配方，包括：

为您的用例量身定制高质量的训练数据
实施自定义的多阶段训练课程
利用高效的LoRA、P-Tuning或FactorizedFusion微调方法
针对SQL、编码或其他关键企业技能的优化

以下是如何使用LoRA和雪花的配方在自己的编码数据集上微调Arctic的示例：


<p>from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_int8_training</p>

<p># 加载基本Arctic模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Snowflake/snowflake-arctic-instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Snowflake/snowflake-arctic-instruct", load_in_8bit=True)</p>

<p># 初始化LoRA配置
lora_config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=16,
target_modules=["query_key_value"],
lora_dropout=0.05,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)</p>

<p># 为LoRA微调准备模型
model = prepare_model_for_int8_training(model)
model = get_peft_model(model, lora_config)</p>

<p># 您的编码数据集
data = load_coding_datasets()</p>

<p># 使用雪花的配方微调
train(model, data, ...)</p>

此代码演示了如何轻松加载Arctic、初始化针对代码生成的LoRA配置，然后使用雪花的指导在自己的编码数据集上微调模型。

定制和微调后，Arctic成为一个私人强大模型，专门针对核心企业工作流和利益相关者需求进行了调整。

Arctic的快速创新周期

Arctic最令人印象深刻的方面之一是雪花AI研究团队开发和发布该模型的速度。从概念到开源发布，整个Arctic项目仅用了不到三个月，使用的计算预算不到训练类似大型语言模型所需的八分之一。

这种快速迭代、创新和产品化尖端AI研究的能力确实令人惊叹。它展示了雪花公司的深厚技术能力，并使公司能够不断推动开发新颖、企业优化的AI能力的边界。

Arctic家族和嵌入

Arctic只是雪花公司在企业LLM领域的雄心壮志的开始。该公司已经开源了Snowflake Arctic Embed家族，这是一系列针对多个尺寸配置优化的行业领先文本嵌入模型，用于检索性能。

如图所示，Arctic Embed模型在受尊敬的MTEB（文本检索）基准测试中实现了最先进的检索准确率，超越了其他领先的嵌入模型，包括来自主要科技巨头的封闭式产品。

[插入显示MTEB检索基准测试结果的图像]

这些嵌入模型补充了Arctic LLM，并使企业能够从集成的开源堆栈中构建强大的问答和检索增强生成解决方案。

但雪花公司的路线图远远超出了Arctic和嵌入。公司的AI研究人员正在努力扩展Arctic家族，开发针对多模态任务、语音、视频和更多前沿能力的新模型，所有这些都基于相同的专业化、效率和开放性原则。

合作伙伴关系，用于开源AI生态系统雪花公司了解，实现开源、企业级AI的全部潜力，需要在整个AI社区中培养一个丰富的合作伙伴生态系统。Arctic的发布已经与主要平台和提供商合作：

NVIDIA与雪花公司密切合作，优化Arctic使用NVIDIA的尖端AI推理堆栈（包括TensorRT、Triton等）进行高效部署。这使企业能够以可控的成本提供Arctic。

Hugging Face，这个领先的开源模型中心，已经将Arctic纳入其库和模型存储中。这使得Arctic可以无缝地集成到现有的Hugging Face AI工作流和应用程序中。

像Replicate、SageMaker等平台迅速提供了托管的演示、API和流畅的集成路径，推动了Arctic的采用。

开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动开源、专用AI模型的可能性边界。加速其采用。开源推动了Arctic的开发，开源生态系统仍然是其演进的核心。雪花公司致力于与全球的研究人员、开发人员、合作伙伴和企业进行丰富的合作，共同推动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