就在剛剛，擁有128位專家和4800億參數(shù)的Arctic，成功登上了迄今最大開源MoE模型的寶座。

它基于全新的Dense-MoE架構(gòu)設(shè)計(jì)，由一個(gè)10B的稠密Tranformer模型和128×3.66B的MoE MLP組成，并在3.5萬億個(gè)token上進(jìn)行了訓(xùn)練。

不僅如此，作為一個(gè)比「開源」更「開源」的模型，團(tuán)隊(duì)甚至把訓(xùn)練數(shù)據(jù)的處理方法也全給公開了。

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Arctic的的兩個(gè)特點(diǎn)，一個(gè)是大，另一個(gè)就是非常稀疏。

好處就在于，這種架構(gòu)讓你可以用比別人少好幾倍的訓(xùn)練開銷，就能得到性能差不多的模型。

也就是說，與其他使用類似計(jì)算預(yù)算訓(xùn)練的開源模型相比，Arctic的性能更加優(yōu)異。

比起Llama 3 8B和Llama 2 70B，Arctic所用的訓(xùn)練計(jì)算資源不到它們的一半，評估指標(biāo)卻取得了相當(dāng)?shù)姆謹(jǐn)?shù)！

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圖1 編碼（HumanEval+和MBPP+）、SQL生成（Spider） 和指令遵循（IFEval）的企業(yè)智能平均值與訓(xùn)練成本的比較

具體信息如下——

480B參數(shù)，生成期間17B處于活躍狀態(tài)；

128位專家，有2位在生成期間活躍；

Instruct & Base版本發(fā)布；

專注于企業(yè)任務(wù)（代碼、SQL、推理、跟蹤）；

在Apache 2.0下發(fā)布；

FP16精度下約為900GB內(nèi)存，INT4精度下約為240GB內(nèi)存

使用DeepSpeed-MoE訓(xùn)練。

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主打的就是一個(gè)性價(jià)比

評測主要看兩項(xiàng)指標(biāo)，一個(gè)是企業(yè)智能指標(biāo)，一個(gè)是學(xué)術(shù)基準(zhǔn)。

企業(yè)智能指標(biāo)，是對企業(yè)客戶至關(guān)重要的技能，包括包括編碼(HumanEval+和MBPP+)、SQL生成(Spider)和指令遵循(IFEval)。

同時(shí)，團(tuán)隊(duì)也采用了業(yè)界常用的評估LLM的學(xué)術(shù)基準(zhǔn)，包括世界知識、常識推理和數(shù)學(xué)能力。

可以看到，Arctic在多項(xiàng)企業(yè)智能指標(biāo)中，都超越了Mixtral 8×7B等開源對手。

在計(jì)算類別中，它實(shí)現(xiàn)了頂級性能，甚至和使用更高計(jì)算預(yù)算訓(xùn)練的模型，都有的一拼。

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在學(xué)術(shù)基準(zhǔn)上，它的表現(xiàn)也不差。

在測評中，團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一件有意思的事。

MMLU等世界知識指標(biāo)，是人們常用的學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測試。而隨著高質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)和STEM數(shù)據(jù)的增加，MMLU的得分會隨著訓(xùn)練FLOPS的增加而提高。

但是，Arctic的目標(biāo)之一，是在保持較小訓(xùn)練預(yù)算的同時(shí)優(yōu)化訓(xùn)練效率，因此，跟其他模型相比，Arctic在MMLU上的得分較低，也實(shí)屬情理之中。

由此，如果訓(xùn)練計(jì)算預(yù)算高于Arctic的訓(xùn)練，MMLU性能就將超越Arctic。

當(dāng)然，MMLU世界知識的性能，并不一定和團(tuán)隊(duì)所關(guān)注的企業(yè)智能直接相關(guān)。

表3 Arctic與DBRX、Llama 3 8B、Llama 3 70B、Mixtral 8x7B、Mixtral 8x22B的對比

企業(yè)級AI的訓(xùn)練成本，被打下來了！

在以往，用LLM構(gòu)建頂級企業(yè)AI的成本，往往高得離譜，而且需要大量資源，令人望而卻步。

通常，花費(fèi)的成本高達(dá)數(shù)千萬甚至數(shù)億美元，這一成本是驚人的。

如何解決有效訓(xùn)練和推理的限制？Snowflake AI團(tuán)隊(duì)的研究者一直在做這方面的努力，團(tuán)隊(duì)成員過去曾開源了ZeRO、DeepSpeed、PagedAttention/vLLM和LLM360等系統(tǒng)，顯著降低了LLM訓(xùn)練和推理的成本。

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而今天推出的Arctic，在SQL生成、編碼和遵循基準(zhǔn)指令等企業(yè)任務(wù)上，表現(xiàn)非常出色。

它為具有成本效益的訓(xùn)練設(shè)定了新的基準(zhǔn)，用戶可以以極低的成本，就能創(chuàng)建滿足企業(yè)需求的高質(zhì)量定制模型。

Arctic也是一個(gè)真正的開放模型，在Apache 2.0許可下，提供對權(quán)重和代碼的無限制訪問。

從今天開始，Snowflake Arctic就可以從Hugging Face上獲取了。

計(jì)算資源僅用一半，表現(xiàn)卻和Llama 3 8B相當(dāng)

團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)客戶對AI有著一致的需求和使用場景——構(gòu)建對話式SQL數(shù)據(jù)助手、代碼助手和RAG聊天機(jī)器人。

為了便于評估，團(tuán)隊(duì)通過對編碼（HumanEval+和MBPP+）、SQL生成（Spider）和指令跟隨（IFEval）取平均值，將這些能力整合到「企業(yè)智能」這個(gè)單一指標(biāo)中。

在開源LLM中，Arctic僅用不到200萬美元（相當(dāng)于不到3000個(gè)GPU周）的訓(xùn)練計(jì)算預(yù)算，就實(shí)現(xiàn)了頂級的企業(yè)智能。

更重要的是，即使與那些使用顯著更高計(jì)算預(yù)算訓(xùn)練的模型相比，它在企業(yè)智能任務(wù)上也表現(xiàn)出色。

結(jié)果顯示，Arctic在企業(yè)級評估指標(biāo)上的表現(xiàn)，與Llama 3 8B和Llama 2 70B相當(dāng)，甚至更優(yōu)，而它所使用的訓(xùn)練計(jì)算資源卻不到后兩者的一半。

具體來說，Arctic使用的計(jì)算預(yù)算只有Llama3 70B的1/17，但在編程（HumanEval+和MBPP+）、SQL（Spider）和指令跟隨（IFEval）等企業(yè)級任務(wù)上，都與其不相上下。

表1 Arctic、Llama-2 70B、DBRX和Mixtral 8x22B的模型架構(gòu)和訓(xùn)練計(jì)算量（與活躍參數(shù)和訓(xùn)練token的乘積成正比）

此外，Arctic的高訓(xùn)練效率還意味著，Snowflake客戶和整個(gè)AI社區(qū)可以以更加經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的方式訓(xùn)練定制模型。

訓(xùn)練效率

為了實(shí)現(xiàn)如此高的訓(xùn)練效率，Arctic采用了獨(dú)特的Dense-MoE Hybrid transformer架構(gòu)。

該架構(gòu)將一個(gè)10B規(guī)模的稠密Transformer模型與一個(gè)128×3.66B規(guī)模的殘差MoE MLP相結(jié)合，雖然總參數(shù)量達(dá)到480B，但通過top-2 gating的方式只選擇了其中17B個(gè)參數(shù)保持活躍。

Arctic的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練基于以下三個(gè)關(guān)鍵創(chuàng)新:

1. 更多但精煉的專家，以及更多的專家選擇

首先，DeepSpeed團(tuán)隊(duì)在2021年末便證明了，MoE（Mixture of Experts）可以在不增加計(jì)算成本的情況下，顯著提高LLM模型的質(zhì)量。

其次，模型質(zhì)量的提升主要取決于MoE模型中專家的數(shù)量、總參數(shù)量以及這些專家可以組合在一起的方式和數(shù)量。

基于此，Arctic被設(shè)計(jì)為擁有480B個(gè)參數(shù)，分布在128個(gè)細(xì)粒度專家中，并使用top-2 gating選擇17B個(gè)活躍參數(shù)。相比之下，最近的MoE模型使用的專家數(shù)量就要少得多了（如表2所示）。

從直觀上看，Arctic利用更大的總參數(shù)量和眾多專家來擴(kuò)大模型容量，同時(shí)更明智地在眾多精煉的專家中進(jìn)行選擇，并使用適度數(shù)量的活躍參數(shù)來實(shí)現(xiàn)資源高效的訓(xùn)練和推理，最終獲得頂級的智能。

圖2 標(biāo)準(zhǔn)MoE架構(gòu) vs. Arctic

2. 架構(gòu)和系統(tǒng)協(xié)同設(shè)計(jì)

即便是用最強(qiáng)大的AI硬件，想要基于普通的MoE架構(gòu)訓(xùn)練大量專家效率依然很低。

其原因在于，專家之間存在的全通信開銷非常高昂。不過，如果能將通信與計(jì)算重疊，那么就可以極大地降低這種開銷。

因此，團(tuán)隊(duì)在Arctic架構(gòu)中將一個(gè)密集的Transformer與一個(gè)殘差MoE組件（圖2）相結(jié)合，從而使系統(tǒng)能夠通過通信計(jì)算重疊來消除大部分通信開銷，最終實(shí)現(xiàn)了極佳的訓(xùn)練效率。

3. 面向企業(yè)的數(shù)據(jù)課程

要在代碼生成和SQL等企業(yè)指標(biāo)上表現(xiàn)出色，需要與訓(xùn)練通用指標(biāo)的模型截然不同的數(shù)據(jù)課程。

團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行了數(shù)百次小規(guī)模的對比實(shí)驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，常識推理等通用技能可以在開始時(shí)學(xué)習(xí)，而編碼、數(shù)學(xué)和SQL等更復(fù)雜的指標(biāo)可以在訓(xùn)練的后期有效學(xué)習(xí)。

因此，Arctic采用了三階段課程進(jìn)行訓(xùn)練，每個(gè)階段的數(shù)據(jù)組成不同——

第一階段（1T Tokens）側(cè)重于通用技能，后兩個(gè)階段（1.5T和1T Tokens）側(cè)重于企業(yè)級技能。

表2 Arctic三階段訓(xùn)練的動態(tài)數(shù)據(jù)組成

推理效率

訓(xùn)練效率，只是Arctic高效的其中一個(gè)方面。

如果希望低成本部署模型，推理效率也同樣至關(guān)重要。

作為MoE模型規(guī)模的飛躍，Arctic使用了比其他開源自回歸模型更多的專家和參數(shù)。

因此，為了有效地在Arctic上運(yùn)行推理，團(tuán)隊(duì)做了一些系統(tǒng)性的創(chuàng)新——

a） 在較小batch的交互式推理中（比如批大小為1），MoE模型的推理延遲受到了讀取所有活躍參數(shù)所需時(shí)間的瓶頸，其中，推理是受內(nèi)存帶寬限制的。

在這樣的批大小下，Arctic（17B活躍參數(shù)）的內(nèi)存讀取次數(shù)比Code-Llama 70B少4倍，比 Mixtral 8x22B（44B活動參數(shù)）少2.5倍，從而實(shí)現(xiàn)更快的推理性能。

為此，團(tuán)隊(duì)跟英偉達(dá)的TensorRT-LLM和vLLM團(tuán)隊(duì)展開合作，為交互式推理提供了Arctic的初步實(shí)現(xiàn)。

通過FP8量化，團(tuán)隊(duì)可以將Arctic放入單個(gè)GPU節(jié)點(diǎn)中。

雖然仍遠(yuǎn)未完全優(yōu)化，但在批大小為1時(shí)，Arctic的吞吐量超過70+token/秒，這樣就實(shí)現(xiàn)了有效的交互式服務(wù)。

b) 當(dāng)批大小的規(guī)模顯著增加，例如每次前向傳遞要處理數(shù)千個(gè)token時(shí)，Arctic就會從內(nèi)存帶寬受限轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算受限，此時(shí)推理的瓶頸就在于每個(gè)token的活躍參數(shù)。

在這一點(diǎn)上，與CodeLlama 70B和Llama 3 70B相比，Arctic的計(jì)算需求減少了4倍。

為了實(shí)現(xiàn)計(jì)算受限的推理和與Arctic中活躍參數(shù)數(shù)量較少相對應(yīng)的高吞吐量（如下圖所示），需要較大的batch size。

要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，需要有足夠的KV緩存內(nèi)存來支持較大的batch size，同時(shí)也需要足夠的內(nèi)存來存儲近500B的模型參數(shù)。

面對這重重挑戰(zhàn)，最終團(tuán)隊(duì)還是找到了辦法。

通過使用FP8權(quán)重、分割融合和連續(xù)批處理、節(jié)點(diǎn)內(nèi)的張量并行性以及節(jié)點(diǎn)間的管線并行性等系統(tǒng)優(yōu)化組合，團(tuán)隊(duì)在雙節(jié)點(diǎn)推理中，實(shí)現(xiàn)了這一目標(biāo)。

圖3 推理期間編碼（HumanEval+和MBPP+）、SQL生成（Spider）和指令跟蹤 （IFEval）企業(yè)智能的平均值與活躍參數(shù)的對比

開源代碼

新模型Arctic基礎(chǔ)模型和指令微調(diào)模型代碼全部開源，任何人可以將其用于研究、產(chǎn)品、原型當(dāng)中。

項(xiàng)目地址：https://github.com/Snowflake-Labs/snowflake-arctic

研究人員基于LoRA的微調(diào)的pipeline和配方（recipe），并允許在單個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行高效的模型微調(diào)。

現(xiàn)在，Snowflake正在與英偉達(dá)TensorRT-LLM和vLLM開展合作，為Arctic模型開發(fā)初始的推理實(shí)現(xiàn)，并且針對批大小為1的交互式使用進(jìn)行了優(yōu)化。

未來，他們還將與社區(qū)合作，解決真正大型MoE更大的批大小的推理復(fù)雜性。

Cookbook：https://medium.com/snowflake/snowflake-arctic-cookbook-series-exploring-mixture-of-experts-moe-c7d6b8f14d16

另外，Arctic現(xiàn)使用的是4k上下文窗口進(jìn)行訓(xùn)練，研究人員還將開發(fā)一種基于注意力下沉（attention-sinks）的滑動窗口的方法，以支持未來幾周無限序列生成能力。

下一步，將會擴(kuò)展到32K上下文窗口。

團(tuán)隊(duì)介紹

Snowflake的CEO，是Sridhar Ramaswamy，是前谷歌高級副總裁。

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在谷歌工作15年后，他成為Neeva的聯(lián)合創(chuàng)始人，后來Neeva被Snowflake收購。

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他在印度理工學(xué)院馬德拉斯分校獲得計(jì)算機(jī)學(xué)士學(xué)位，并在布朗大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)博士學(xué)位。

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AI團(tuán)隊(duì)的一把手Vivek Raghunathan，也是前谷歌副總裁。

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他曾擔(dān)任微軟研究員，后在谷歌從事機(jī)器學(xué)習(xí)、廣告基礎(chǔ)架構(gòu)等方面工作，18年開始在谷歌擔(dān)任副總裁，領(lǐng)導(dǎo)YouTube團(tuán)隊(duì)。

隨后，他和Sridhar Ramaswamy共同創(chuàng)辦了Neeva。

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Raghunathan同樣也是印度理工學(xué)院的校友，不過是在孟買分校獲得的學(xué)士學(xué)位。之后，他在UIUC取得了碩士和博士學(xué)位。

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為了發(fā)展AI，兩人把DeepSpeed團(tuán)隊(duì)最頂尖的幾個(gè)元老都挖了過來，包括Zhewei Yao和Yuxiong He。

Zhewei Yao在UC伯克利獲得博士學(xué)位，研究興趣在于計(jì)算統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)。（在此之前，他2016年曾獲得上交大數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位。）

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他從2021年開始便加入了微軟，在微軟擔(dān)任首席研究員和研發(fā)經(jīng)理，致力于高效的大規(guī)模訓(xùn)練和推理。

目前，他是Snowflake的高級科學(xué)家和SDE II，同時(shí)也是Snowflake大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練創(chuàng)始成員。

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Yuxiong He在微軟任職13年，是DeepSpeed的創(chuàng)始人之一，最近加入了Snowflake。

她曾在新加坡南陽理工大學(xué)獲得了計(jì)算機(jī)工程學(xué)士學(xué)位。

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團(tuán)隊(duì)的另一位華人大牛Aurick Qiao，去年11月剛加入Snowflake。

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CMU讀博期間，他曾獲得Osdi 2022的最佳論文優(yōu)勝獎(jiǎng)。此前曾在微軟、Dropbox工作。

曾擔(dān)任Petuum CEO，以及LMNet的聯(lián)合創(chuàng)始人。

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Hao Zhang是UCSD的Hal?c?o?數(shù)據(jù)科學(xué)研究所和計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系的助理教授。

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他曾獲得了CMU計(jì)算機(jī)博士學(xué)位，師從Eric Xing。在攻讀博士學(xué)位期間，他休學(xué)一段時(shí)間并在ML平臺初創(chuàng)公司Petuum工作。

Hao Zhang在2023年聯(lián)合創(chuàng)立了LMnet.ai，這家公司于同年11月加入了Snowflake。

他此前還共同創(chuàng)辦了非營利組織LMSYS Org，該組織訓(xùn)練了此前十分流行的模型Vicuna以及發(fā)起和維護(hù)目前最重要的大語言模型評測機(jī)制：Chatbot Arena。

他本人的研究興趣是機(jī)器學(xué)習(xí)與系統(tǒng)的交叉領(lǐng)域。

參考資料：https://www.snowflake.com/blog/arctic-open-efficient-foundation-language-models-snowflake/