昨日，Snowflake AI 研究团队隆重推出他们的开源大模型 Arctic，这是一所以企业为中心的顶级大模型，研究团队显著降低千亿级别的LLM 培训和推理的成本，并将其开源，使 LLM 对社区来说更容易访问且更具成本效益，而传统上使用LLM构建顶级企业级智能的成本高昂且需要大量资源，通常花费数千万至数亿美元。

Snowflake Arctic拥有128位专家和4800亿参数的Arctic，成功登上了迄今最大开源MoE模型的宝座。它作为最新一代的开源LLM，以其4800亿参数的规模、卓越的性能和无与伦比的开放性，在企业AI领域引起了广泛关注。

Snowflake Arctic的推出，标志着LLM领域的一个新的里程碑。作为一个专为企业AI设计的模型，Arctic不仅在参数规模上达到了前所未有的高度，而且在性能、效率和开放性方面都设定了新的标准。它的出现为企业提供了一个强大的工具，以更高效、更智能的方式处理数据和解决问题。

Snowflake Arctic模型已经可以通过Hugging Face、NVIDIA API目录以及Replicate获取，预计在接下来的几天内，您还可以通过偏好的各种模型库或平台来访问它，这包括Snowflake Cortex、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Lamini、Perplexity和Together等渠道。下面我们将详细解读Snowflake Arctic模型的技术细节，探讨它在企业AI中的应用场景，并提供实际使用的指南，我们将能够全面了解Arctic模型的强大之处，以及它如何成为企业智能化转型的关键助力。

1.Arctic模型的技术优势

总体架构与技术创新

Snowflake Arctic模型采用了前沿的Dense-MoE Hybrid Transformer架构，这一架构是当前人工智能领域的一大创新。它结合了密集型Transformer（Dense Transformer）模型的强大处理能力和混合专家（Mixture of Experts, MoE）模型的高效性能，以实现在处理大规模数据集时的高效率和高准确性。Arctic模型的这一架构设计，使其能够在复杂的企业级任务中，如自然语言处理、机器翻译、内容推荐等方面，提供出色的性能。

图 1：标准 MoE 架构与 Arctic，在 Arctic 架构中将密集变压器与剩余 MoE 组件相结合，使训练系统能够通过通信计算重叠实现良好的训练效率，隐藏很大一部分通信开销。

参数规模与活跃参数的作用

Arctic模型拥有4800亿参数，这一庞大的参数规模为模型提供了极其丰富的学习能力和适应性。然而与传统的大型模型不同，Arctic模型并不是在每次推理时都激活全部参数。它采用了一种创新的活跃参数技术，即在任何给定时间，只有一部分参数（约17亿）被激活和使用。这种设计不仅大幅度提高了计算效率，还确保了模型在执行特定任务时能够动态调整，选择最适合当前上下文的参数子集，从而提高了模型的准确性和灵活性。

Dense-MoE Hybrid transformer架构的特点及其影响

Dense-MoE Hybrid transformer架构的核心在于其能够结合两种模型的优点：密集型变压器模型的深度学习能力和MoE模型的参数效率。这种混合架构通过在模型中引入专家层，使得模型在处理特定任务时可以调用最相关的“专家”，而不是依赖于全参数。这样的设计使得Arctic模型在处理大量数据和复杂任务时，能够以更低的计算成本实现更高的性能。

Snowflake Arctic模型的技术优势在于其创新的架构设计、巨大的参数规模以及高效的活跃参数技术。这些特点使得Arctic模型不仅在企业级AI应用中表现出色，而且在资源效率和性能上都设定了新的标准。

2.Arctic模型的开放性和企业应用

开放源代码策略的意义

Snowflake Arctic模型采取了开放源代码策略，这意味着它的代码、训练数据和模型权重都是公开可用的。这种开放性对企业用户来说具有重大意义，因为它降低了技术门槛，使得企业能够自由地访问和使用这一先进的AI技术。企业可以根据自己的需求对模型进行定制和优化，而无需担心版权或许可的限制。这不仅加速了企业AI解决方案的研发和部署，也为企业提供了在竞争中保持领先的机会。

企业级任务中的应用案例

Arctic模型在企业级任务中的应用非常广泛。例如，在SQL代码生成方面，Arctic模型能够理解复杂的自然语言查询，并将其转换为精确的SQL命令，这对于数据分析和管理至关重要。在指令跟随任务中，Arctic模型能够准确执行用户的指令，无论是自动化报告生成还是提供智能客户支持。这些应用案例展示了Arctic模型在理解和执行企业级任务方面的强大能力。

成本效益方面的优势

在成本效益方面，Arctic模型的稀疏性和优化的架构设计使得它在执行任务时更加高效。企业可以在较低的计算成本下实现高质量的AI功能，这在资源有限的情况下尤其重要。此外，由于Arctic模型的开放性，企业可以节省在研发和许可上的费用，将资源投入到创新和核心业务上。这些因素共同使得Arctic模型成为企业在考虑投资AI技术时的一个经济高效的选择。

图2： 企业智能 – 编码（HumanEval+ 和 MBPP+）、SQL 生成 (Spider) 和指令遵循 (IFEval) 的平均值 – 与培训成本

如图所示，Arctic 在企业指标上与 LLAMA 3 8B 和 LLAMA 2 70B 相当或更好，而使用的训练计算预算不到 1/2。同样，尽管计算预算减少了 17 倍，Arctic 在编码（HumanEval+ 和 MBPP+）、SQL（Spider）和指令跟踪（IFEval）等企业指标方面与 Llama3 70B 相当。它这样做的同时在整体性能上保持竞争力。

Snowflake Arctic模型的开放源代码策略、在企业级任务中的广泛应用以及其成本效益方面的优势，共同构成了它在企业AI领域中的核心竞争力。这些特点不仅使得Arctic模型在技术上领先，也为企业提供了实现智能化转型的强大工具。

3.Arctic模型与其他LLM的比较

在当前AI领域大型语言模型（LLM）的竞争日益激烈，Snowflake Arctic模型作为新兴的竞争者，其性能和特点在多个方面与市场上的其他LLM形成鲜明对比。

性能和特点的对比

图3：对于企业指标，无论计算类别如何，与所有其他开源模型相比，Arctic 都表现出顶级性能。对于其他指标，它在其计算类别中实现了顶级性能，甚至与使用更高计算预算训练的模型保持竞争力。Snowflake Arctic 是现成企业用例的最佳开源模型。

Arctic模型的一个显著特点是其巨大的参数规模——4800亿参数，这使得它在理解和生成自然语言方面具有非凡的能力。相比之下，其他流行的LLM如GPT-4和BERT等，虽然也拥有大量的参数，但Arctic模型的参数规模更大，理论上能提供更深层次的语言理解和生成能力。此外，Arctic模型采用的Dense-MoE Hybrid transformer架构，使其在特定任务上能够动态调整参数，这是其他模型所不具备的。

资源效率的优势

在资源效率方面，Arctic模型的设计允许它在执行任务时只激活一部分参数，这种稀疏激活策略显著降低了计算资源的需求。这与传统的LLM相比，后者通常需要在每次推理时激活所有参数，消耗更多的计算资源。因此，Arctic模型在处理大规模数据集时，能够以更低的成本实现相同甚至更好的性能。

图4：企业智能 – 推理期间编码（HumanEval+ 和 MBPP+）、SQL 生成 (Spider) 和指令遵循 (IFEval) 与活动参数的平均值。

Arctic 代表了 MoE 模型规模的飞跃，与任何其他开源自回归 MoE 模型相比，它使用了更多的专家和总参数。因此，要有效地对北极进行推理，需要一些系统见解和创新：

a) 在小批量大小（例如批量大小为 1）的交互式推理中，MoE 模型的推理延迟因读取所有活动参数所需的时间而成为瓶颈，其中推理受内存带宽限制。在此批量大小下，Arctic（17B 活动参数）的内存读取量比 Code-Llama 70B 少 4 倍，比 Mixtral 8x22B（44B 活动参数）少 2.5 倍，从而实现更快的推理性能。

b) 随着批量大小显着增加，例如每次前向传递数千个令牌，Arctic 从内存带宽限制切换到计算限制，其中推理受到每个令牌的活动参数的瓶颈。此时，Arctic 的计算量比 CodeLlama 70B 和 Llama 3 70B 少 4 倍。

跨平台兼容性的优势

Arctic模型还具有出色的跨平台兼容性。由于其开放源代码的策略，Arctic模型可以被部署在各种计算环境中，包括私有云、公有云和混合云。这种灵活性使得企业可以根据自己的IT基础设施和业务需求来选择最合适的部署方式。而其他LLM可能会受限于特定的平台或需要额外的适配工作。

Arctic模型在参数规模、资源效率和跨平台兼容性方面展现出了明显的优势。这些优势不仅体现了Arctic模型在技术上的先进性，也为企业用户提供了更多的灵活性和选择，使其成为企业AI应用的有力候选者。

4.Arctic模型的适用场景

在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着处理日益增长的数据量和复杂性的挑战,Snowflake Arctic模型作为一个先进的大型语言模型（LLM），为企业提供了强大的工具来应对这些挑战。

我们归纳了企业应考虑使用Arctic模型的五种业务场景。

1.自然语言处理（NLP）任务：

客户服务自动化：Arctic模型可以理解和回应客户查询，提供24/7的客户支持。情感分析：企业可以利用Arctic模型分析客户反馈，从而更好地理解客户情绪和偏好。

2.数据分析和报告：

自动生成报告：Arctic模型能够根据数据集生成洞察力强的报告，帮助决策者快速获取信息。数据可视化：通过转换复杂数据为易于理解的图表和摘要，Arctic模型可以简化数据分析过程。

3.个性化推荐系统：

内容推荐：Arctic模型可以根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的内容推荐。产品推荐：在电子商务平台中，Arctic模型可以提高交叉销售和增值销售的机会。

4.语言翻译和本地化：

多语言支持：Arctic模型可以帮助企业跨越语言障碍，为全球客户提供服务。市场本地化：企业可以使用Arctic模型将产品信息和营销材料翻译成不同语言，以适应不同市场。

5.智能编码助手：

代码生成和审查：Arctic模型可以帮助开发者生成代码片段，或对现有代码进行审查和优化建议。

在处理大规模数据和复杂任务时，Arctic模型的优势尤为明显：

高效的数据处理能力：Arctic模型可以快速处理和分析大量数据，提供实时的洞察和响应。深度学习和适应性：由于其庞大的参数规模，Arctic模型能够从复杂的数据中学习深层次的模式和关联。灵活的模型调整：企业可以根据特定的业务需求，调整Arctic模型的参数和结构，以优化性能。

Arctic模型在多种业务场景下都能为企业带来显著的价值，尤其是在处理大规模数据和执行复杂任务时。它的强大功能和灵活性使得企业能够在竞争激烈的市场中保持领先地位。

5.如何使用Arctic模型

在AI技术的应用领域，Snowflake Arctic模型以其强大的功能和开放性，为企业提供了前所未有的机遇。以下是使用Arctic模型的基本指南，包括环境配置、模型加载和推理过程，以及一些具体的代码示例，帮助您快速上手。

环境配置：

1.安装必要的库：首先，确保您的工作环境中安装了Python和必要的库，如transformers和torch。

pip install transformers torch

2.设置计算资源：根据模型的大小和计算需求，配置适当的硬件资源。对于Arctic模型，建议使用具有足够内存的GPU加速硬件。

模型加载：

1.获取模型权重：从Snowflake提供的资源中下载Arctic模型的权重。这通常可以通过模型共享平台如Hugging Face进行。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "snowflake/arctic-base"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

2.加载模型：使用适当的库函数加载模型权重到您的环境中。

推理过程：

1.准备输入数据：将您的输入数据转换为模型能够理解的格式，例如，使用tokenizer将文本转换为token。

inputs = tokenizer("Hello, how can I use the Arctic model?", return_tensors="pt")

2.执行模型推理：使用模型对输入数据进行推理，获取预测结果。

outputs = model.generate(**inputs)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

代码示例：以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用Arctic模型进行文本生成：

# 导入必要的库

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 模型名称

model_name = "snowflake/arctic-base"

# 加载分词器和模型

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 准备输入文本

input_text = "今天天气如何？"

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

# 生成文本

outputs = model.generate(**inputs)

generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

教程链接：

官方GitHub页面(链接地址：https://github.com/Snowflake-Labs/snowflake-arctic)：提供了关于Arctic模型的详细文档和教程。Hugging Face模型库（链接地址：https://huggingface.co/Snowflake/snowflake-arctic-embed-m）：可以找到Arctic模型的预训练权重和使用示例。

通过以上步骤，您可以开始探索和使用Snowflake Arctic模型，将其强大的语言处理能力应用到您的业务场景中。随着对模型的深入了解和实践，您将能够更好地利用其功能，为您的企业带来价值。

结尾

Snowflake Arctic模型，作为一款拥有4800亿参数的开源大型语言模型（LLM），在企业AI领域中展现出了巨大的潜力和价值。它的主要优势在于其创新的Dense-MoE Hybrid transformer架构，这一架构不仅提供了前所未有的参数规模，还通过活跃参数技术实现了高效的计算资源利用。Arctic模型的开放源代码策略进一步增强了其吸引力，为企业提供了无限制的访问权和定制能力，这在推动企业智能化转型中起到了关键作用。

在适用场景方面，Arctic模型适合处理各种复杂的企业级任务，包括但不限于自然语言处理、数据分析、个性化推荐系统、语言翻译和智能编码助手。它在处理大规模数据集和执行复杂任务时的优势尤为明显，能够帮助企业从海量数据中提取有价值的洞察，并以更低的成本实现高质量的AI功能。

Snowflake Arctic模型因其技术创新、开放性、资源效率和广泛的适用性，成为了企业AI领域的一个重要选择。它不仅能够帮助企业提升现有的业务流程，还能够开辟新的商业机会，推动企业在智能时代中的持续发展和创新。（END）

参考资料：

1.https://github.com/Snowflake-Labs/snowflake-arctic2.https://huggingface.co/Snowflake/snowflake-arctic-embed-m3.https://www.snowflake.com/blog/arctic-open-efficient-foundation-language-models-snowflake/

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