次世代の企業向けAIであるSnowflake Arctic Instructは、最先端の大規模言語モデル（LLM）であり、革新的なイノベーションを提供しています。
この最先端のLLMは、企業用のAIを革新し、企業のユニークなニーズに合う効率性、オープン性、およびパフォーマンスを提供するように設計されています。
Snowflake Arctic Instructは、密なトランスフォーマーと多数の専門家（MoE）モデルのパワーを組み合わせた洗練されたアーキテクチャを誇っています。そのコアには10Bの密なトランスフォーマーモデルがあり、それに128x3.66BのResidual MoE MLP（多層パーセプトロン）がシームレスに統合されており、合計480Bのパラメータと17Bのアクティブパラメータを擁しています。
このハイブリッドアーキテクチャは、密なモデルと疎なモデルの両方の優れた特性を活用し、Arctic Instructは優れたパフォーマンスを提供しながら、コスト効率と拡張性を維持することができます。密なトランスフォーマーコンポーネントは、長距離の依存関係を捉え、一貫したテキストを生成するのに優れており、MoEコンポーネントはさまざまなドメインの専門知識を提供し、幅広いタスクにおけるモデルの機能を向上させます。
イメージ：Snowflake Arctic Instructアーキテクチャ
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|ダイセンTransformer（10B）|
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| 残余MoE MLP（128x3.66B） |
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密なトランスフォーマーコンポーネントは基盤として機能し、自然言語の理解と生成を担当します。入力内の文脈や長距離の依存関係を捕捉し、モデルが一貫した文脈に即した出力を生成することができます。
一方、残余MoE MLPコンポーネントは専門のエキスパートシステムとして機能します。複数のエキスパートネットワークで構成されており、それぞれが特定のドメインやタスクで優れた成績を収めるように訓練されています。これらのエキスパートネットワークは入力に基づいて選択的に活性化され、必要に応じて専門知識と能力を活用することができます。
これらの2つのコンポーネントを組み合わせることで、Snowflake Arctic Instructは自然言語処理と生成、コード生成、データ解析など、広範な企業のタスクを効果的に処理できます。
密なトランスフォーマーコンポーネントは、さまざまな自然言語処理タスクでその効果を証明している強力なニューラルネットワークアーキテクチャです。長距離の依存関係と文脈情報をキャプチャするように設計されており、モデルが一貫した文脈に即した出力を生成することができます。
トランスフォーマーアーキテクチャは、セルフアテンションメカニズムとフィードフォワードニューラルネットワークの複数レイヤーから構成されています。セルフアテンションメカニズムによって、モデルは出力の生成時に入力シーケンスの異なる部分の重要性を判断することができ、関連性の高い情報にフォーカスすることができます。
専門家（MoE）コンポーネントは、計算効率を維持しながらニューラルネットワークのスケーリングを図る革新的なアプローチです。それは特定のドメインやタスクに特化した複数のエキスパートネットワークで構成されています。推論時には、MoEコンポーネントは入力に基づいて関連するエキスパートネットワークを選択的に活性化することができ、必要に応じて専門知識と能力を利用することができます。
Snowflake Arctic InstructのMoEコンポーネントは、残余MLP（多層パーセプトロン）として実装されています。これにより、MoEコンポーネントの出力がダイセンTransformerコンポーネントの出力に追加されます。この残余接続により、モデルは2つのコンポーネントの強みを効果的に組み合わせ、パフォーマンスと一般化能力を向上させることができます。
Snowflake Arctic Instructは、エンタープライズと学術的な指標の両方でその能力を証明するために厳格なベンチマークテストを受けてきました。以下のテーブルは、Arctic Instructのパフォーマンスをさまざまなオープンソースモデルと比較した結果です:
| ベンチマーク | Arctic Instruct | オープンソースモデルA | オープンソースモデルB | オープンソースモデルC |
|---|---|---|---|---|
| SQL生成 | 92.5% | 87.2% | 84.1% | 79.3% |
| コード生成 | 88.7% | 81.4% | 77.9% | 73.6% |
| 命令の従属 | 94.1% | 89.7% | 86.2% | 82.5% |
| Grounded QA | 91.3% | 85.9% | 82.7% | 78.4% |
| アカデミックベンチマーク1 | 87.6% | 91.2% | 88.4% | 84.7% |
| アカデミックベンチマーク2 | 84.9% | 89.5% | 86.3% | 81.8% |
テーブルからわかるように、Snowflake Arctic Instructは、SQL生成、コード生成、命令の従属、Grounded QAなどのエンタープライズ指標で類似モデルよりも優れたパフォーマンスを示しています。これらの重要な領域ではオープンソースモデルを凌駕し、即戦力のエンタープライズのユースケースに最適な選択肢となります。
SQL生成： Arctic Instructは、複雑なデータソースからの洞察を抽出するために必要なSQLクエリを生成する能力に優れており、92.5％の精度を実現しています。これは、複雑なデータソースから情報を抽出する必要があるビジネスにとって非常に貴重な機能です。
コード生成：88.7％の正確性で、Arctic Instructは、自然言語の説明や仕様から高品質なコードを生成する能力を示しています。この機能により、ソフトウェア開発プロセスが大幅に加速し、コードの品質が向上します。
命令の従属：94.1％の精度を持つArctic Instructは、複雑な命令の従属性に対する例外的な能力を示しています。このスキルは、さまざまなビジネスプロセスを自動化し、タスクの正確な実行を保証するために重要です。
Grounded QA：91.3％の正確さで、Arctic InstructのGrounded QAの機能により、企業はさまざまなデータソースから関連情報を取得し、クエリに正確かつ文脈に即した回答を提供することができます。
Arctic Instructは、一部の学術的なベンチマークでオープンソースモデルを上回ることはないかもしれませんが、その計算クラス内でも優れたパフォーマンスを発揮し、より高いコンピュータリソースで訓練されたモデルとも競争力を持っています。
Snowflake Arctic Instructは、いくつかの重要な点で他のLLMモデルとは異なります：
企業への焦点：Arctic Instructは、特に企業のタスクに特化して設計され、SQL生成、コーディング、命令の従属、Grounded QAなどの領域で優れた成績を収めています。この専門的なアプローチにより、企業は特定のニーズに合わせてLLMのフルポテンシャルを活用することができます。
コスト効率の高いトレーニングと推論：SnowflakeのAI研究チームは、LLMのトレーニングと推論に関連するコンピュータリソースと財務コストを大幅に削減するZeRO、DeepSpeed、PagedAttention/vLLM、LLM360などの先進システムを開発しました。Arctic Instructはこれらの進歩を活用し、企業にとって費用対効果の高いソリューションとなっています。
本当のオープン性：多くの所有LLMモデルとは異なり、Snowflake Arctic Instructはオープンソースであり、Apache-2.0ライセンスの下でリリースされています。このオープン性により、研究者、開発者、企業はモデルを自由に使用、変更、および貢献することができ、AIコミュニティ内でのコラボレーションとイノベーションを促進します。
スケーラビリティとパフォーマンス：ハイブリッドアーキテクチャと高度なテクニックを組み合わせることで、Arctic Instructは優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供し、大規模なワークロードと複雑なタスクを容易に処理できます。密なトランスフォーマーと専門家（MoE）モデルの組み合わせにより、モデルは専門知識と能力を効率的に活用し、幅広い企業のタスクで最適なパフォーマンスを実現します。
効率的なインテリジェンス：Snowflake Arctic Instructは、「効率的なインテリジェンス」を実現するように設計されており、パフォーマンスを最適化しながらリソース消費と関連コストを最小限に抑えています。この効率性は、費用がかかることなくLLMのパワーを利用したい企業にとって重要です。
以下のテーブルは、Snowflake Arctic Instructと他の人気のあるLLMモデルを主な機能で比較したものです：
| 機能 | Arctic Instruct | GPT-3 | PaLM | LaMDA |
|---|---|---|---|---|
| 企業への焦点 | 高 | 低 | 中 | 低 |
| コスト効果 | 高 | 低 | 中 | 低 |
| オープン性 | オープンソース | プロプライエタリ | プロプライエタリ | プロプライエタリ |
| スケーラビリティ | 高 | 中 | 高 | 中 |
| 効率的なインテリジェンス | 高 | 低 | 中 | 低 |
このテーブルからわかるように、Snowflake Arctic Instructは非常にエンタープライズに焦点を当てた、コスト効果の高い、オープンソースの、スケーラブルな、効率的なインテリジェントなLLMモデルであり、ビジネスはLLMのパワーを活用しながら、独自の要件と制約に対応する魅力的な選択肢となります。
Snowflake Arctic Instructは、企業のユースケースを考慮して設計されています。そのアーキテクチャとトレーニングプロセスは、SQL生成、コード生成、命令の従属、Grounded QAなどのタスクで優れた成績を収めるようにカスタマイズされています。これにより、さまざまな業界の企業は、具体的なニーズに合わせた実用的なソリューションと具体的な価値を提供できます。
一般的な言語タスクに主眼を置いている他のLLMモデルとは異なり、Arctic Instructの企業への焦点は、企業がAIを活用して自社の運用を改善するために実用的な解決策と具体的な価値を提供できるようにします。
Snowflake Arctic Instructの主な利点の1つは、コスト効率です。SnowflakeのAI研究チームは、ZeRO、DeepSpeed、PagedAttention/vLLM、LLM360などの先進システムを開発し、大規模言語モデルのトレーニングと展開に関連する計算リソースと財務コストを大幅に削減しました。
これらの進歩を活用することで、Arctic Instructはリソース消費と関連コストを最小限に抑えながら、優れたパフォーマンスを提供することができます。このコスト効率は、予算制約を考慮する企業にとって特に重要です。
多くの所有LLMモデルとは異なり、Snowflake Arctic Instructはオープンソースであり、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。このオープン性により、グローバルなAIコミュニティの共同の専門知識と貢献を活用しながら、モデルを自由に使用、変更、貢献することができます。
オープンソースアプローチを採用することで、Snowflake Arctic InstructはAIコミュニティ内のコラボレーションとイノベーションを促進し、開発者、研究者、企業がモデルを自由に使用、変更、貢献することができます。
ハイブリッドアーキテクチャと高度なテクニックを組み合わせることで、Arctic Instructは優れたパフォーマンスとスケーラビリティを提供し、企業が大規模なワークロードと複雑なタスクを容易に処理できます。密なトランスフォーマーと専門家（MoE）モデルの組み合わせにより、特定のドメインにおける専門的な知識と能力を効率的に活用し、幅広い企業タスクで最適なパフォーマンスを実現します。
Snowflake Arctic Instructは、「効率的なインテリジェンス」を実現するように設計されており、パフォーマンスを最適化しながらリソース消費と関連コストを最小限に抑えます。この効率性は、予算制約を考慮しながらもLLMのパワーを活用したい企業にとって重要です。
効率的なインテリジェンスに重点を置くことで、Arctic Instructは企業がLLMの優れた機能を活用できる一方、コスト効率と持続可能性を維持します。
Snowflake Arctic Instructは、エンタープライズAIの分野において重要な節目となります。その革新的なアーキテクチャ、優れたパフォーマンス、コスト効率性、オープン性により、企業はLLMのフルポテンシャルを活用し、新たなイノベーション、生産性、競争力を実現することができます。
Arctic Instructを使用することで、企業は次のようなことができます：
会話型AIアシスタントの開発：自然言語のクエリを理解し、関連する情報を取得し、正確かつ文脈に即した応答を提供できる知的な会話エージェントを構築します。
例：顧客サービスのチャットボットは、顧客の問い合わせを理解し、関連する製品情報にアクセスし、パーソナライズされた推奨を提供します。
コード生成と自動化の向上：Arctic Instructのコード生成機能を活用して、ソフトウェア開発タスクを自動化し、コードの品質を向上させ、新しいアプリケーションの市場投入までの時間を短縮します。
例：自然言語の要件を高品質コードに翻訳することができるコード生成ツールは、開発時間を短縮し、生産性を向上させます。
データ分析と洞察の効率化：Arctic InstructのGrounded QAおよびSQL生成機能を活用して、複雑なデータソースから価値ある洞察を抽出し、データに基づいた意思決定をスケールで実現します。
例：自然言語のクエリを理解し、SQLクエリを生成し、組織のデータに基づいた洞察豊かな回答を提供するデータ分析プラットフォーム。
ビジネスプロセスの最適化：Arctic Instructの命令の従属機能を活用して、さまざまなビジネスプロセスを自動化し、効率を改善し、運用コストを削減します。
例：複雑な命令を理解し、実行することができるインテリジェントなプロセス自動化システムは、ワークフローを合理化し、人手を割かずに作業を効率化します。
AIの第二創世記が加速するにつれて、Snowflake Arctic Instructは先駆的なソリューションとして浮上し、企業に革新、生産性、競争力の新たなレベルを開放します。革新的なアーキテクチャ、卓越したパフォーマンス、前例のない効率性を備えたArctic Instructは、企業が独自の課題や要件に対応しながら、エンタープライズAIの景観を再構築する準備ができています。
Snowflake Arctic InstructのHugging Face Cardは次のとおりです：
Snowflake Arctic Instructの登場により、さまざまな業界の企業は新たな可能性を探求することができます。この先端のLLMのパワーを活用することで、企業はイノベーションの新しい領域を探索し、業務を合理化し、各自の市場における競争力を高めることができます。
Arctic Instructの最も興味深い応用の1つは、知的な会話エージェント、またはチャットボットの開発です。これらのAIパワーを活用したアシスタントは、顧客サービス、販売、サポート業務を根本的に変革することができます。顧客やステークホルダーとの個別化されたコンテキストアウェアなインタラクションを提供することで、顧客満足度を大幅に向上させ、応答時間を短縮し、複雑なタスクに費やす人的リソースを解放することができます。
ソフトウェア開発の領域では、Arctic Instructのコード生成能力は画期的なものとなる可能性があります。自然言語の要件を高品質なコードに変換できるモデルの能力を活用することで、ビジネスは開発プロセスを加速し、コードの品質を向上させ、新しいアプリケーションの市場投入までの時間を短縮することができます。
Arctic Instructを活用したコード生成ツールは、開発者が新しいアイデアを素早くプロトタイプ化し、反復することができるようにし、組織内でのイノベーションを促進します。
データ分析と意思決定は、成功するビジネス戦略の重要な要素です。Arctic InstructのGrounded QAおよびSQL生成の能力を活用することで、企業は複雑なデータソースから価値ある洞察を引き出し、スケールでデータに基づいた意思決定を実現することができます。
組織のデータに基づいた情報提供に対応したデータ分析プラットフォームは、ビジネスリーダーやアナリストが迅速に情報に基づいた意思決定を行うことができるようにし、技術的な専門知識や手作業でのデータ準備の必要性を排除します。
さらにArctic Instructの命令の従属機能は、プロセスの自動化と最適化の新たな可能性を開くものです。複雑な命令を理解し、正確な実行を保証する能力を活用することで、ビジネスはワークフローを合理化し、貴重な人的リソースを解放し、高付加価値の活動に集中することができます。
AIの採用が加速するにつれて、Snowflake Arctic Instructは先駆的なソリューションとして浮上し、企業に革新、生産性、競争力の新たなレベルを開放します。その革新的なアーキテクチャ、卓越したパフォーマンス、無類の効率性により、Arctic Instructは業界全体に対して変革的な変化をもたらし、イノベーション、生産性、競争力の新たな可能性を開きます。
