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Snowflake Arctic의 기술적 진보

문제기존 대형 언어 모델은 훈련 비용이 너무 컸고, SQL 생성·코딩·지침 따르기 같은 기업 작업에 최적화된 모델을 합리적인 비용으로 만들 방법이 필요했다.
접근Snowflake Arctic은 10B 밀집 트랜스포머에 잔차 128×3.66B MoE MLP를 결합한 Dense-MoE 하이브리드를 채택해 총 480B 파라미터 중 17B만 활성화하도록 설계하고, 가중치·코드·데이터를 Apache 2.0 라이선스로 공개했다.
결과훈련 비용을 약 200만 달러(3,000 GPU 주) 미만으로 낮췄고, 메모리 읽기가 Code-Llama 70B 대비 최대 4배, Mixtral 8x22B 대비 최대 2.5배 효율적이며 배치 1에서 초당 70개 이상의 토큰 처리량을 달성했다.
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