

Snowflake Arctic
簡介 :
Snowflake Arctic 是一款專為企業級人工智能任務設計的大規模語言模型(LLM),它在 SQL 生成、編碼以及指令遵循等基準測試中表現出色,即使與計算預算更高的開源模型相比也毫不遜色。Arctic 通過其高效的訓練和推理,為 Snowflake 客戶以及廣大 AI 社區提供了一種成本效益極高的定製模型創建方式。此外,Arctic 採用 Apache 2.0 許可,提供無門檻的權重和代碼訪問,並通過開源數據配方和研究洞察,進一步推動了社區的開放性和成本效益。
需求人群 :
["企業客戶:需要構建對話式 SQL 數據輔助工具、代碼輔助工具和 RAG 聊天機器人。","AI 社區:希望以較低成本訓練定製模型的研究者和開發者。","開發者:尋求高效、低成本的模型來提升其應用程序的智能水平。"]
使用場景
企業可以通過 Arctic 創建定製的 SQL 數據輔助工具來優化數據分析流程。
開發者可以利用 Arctic 的編碼輔助功能來加速軟件開發項目。
研究人員可以使用 Arctic 進行復雜的指令遵循和語言理解研究。
產品特色
SQL 生成:能夠生成企業級 SQL 數據。
編碼輔助:提高編程效率,輔助代碼編寫。
指令遵循:能夠理解和執行復雜的指令。
高效的訓練:使用低於200萬美元的計算預算,實現與高預算模型相當的性能。
開放源代碼:Apache 2.0許可,提供模型權重和代碼的自由訪問。
數據課程:三階段課程,專注於從基礎到企業級技能的學習。
推理效率:在小批量和大批量推理中均展現出優異的性能。
系統優化:與 NVIDIA 合作,優化了 Arctic 的推理實現。
使用教程
步驟1:訪問 Hugging Face 下載 Arctic 模型。
步驟2:使用 Github 倉庫中的推理和微調配方。
步驟3:在 Snowflake Cortex 中體驗無服務器的 Arctic 服務。
步驟4:通過 AWS、Azure 等雲服務提供商訪問 Arctic。
步驟5:在 Streamlit Community Cloud 或 Hugging Face Streamlit Spaces 上嘗試 Arctic 的即時演示。
步驟6:參與 Arctic 主題社區黑客馬拉松,獲取指導和積分幫助構建自己的 Arctic 應用。
步驟7:閱讀 Arctic 的“食譜”手冊,瞭解如何以最具成本效益的方式構建自定義 MoE 模型。
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