人工智能（AI）与机器学习（ML）的飞速发展，已深刻变革了众多领域。然而，专注于AI基础设施优化与管理的“系统领域”尚待深入探索。该领域涵盖诊断硬件故障、配置优化、工作负载管理以及系统性能评估等核心任务，因其复杂性和对硬件、软件及数据的深刻理解需求，常面临重大挑战。传统手段或通用AI模型难以有效应对，导致过程资源密集且易出错，因此，专为系统领域设计的解决方案呼之欲出。

为应对这些挑战，微软推出了大型语言模型SIGMA，专为系统领域打造。SIGMA采用了创新的架构，核心为差分查询-键-值（DiffQKV）注意力机制，并进行了广泛的系统特定数据预训练。DiffQKV通过定制策略优化查询（Q）、键（K）、值（V）组件的推理效率，不同于传统方法的统一压缩，它实施选择性压缩，即对键组件进行大幅压缩，同时保留值组件以保持性能。此外，SIGMA还增强了查询维度，提升了表示能力，且未显著影响推理速度。

SIGMA的预训练涵盖了6万亿个tokens，其中19.5亿来自系统领域特定来源，1万亿为合成和重写tokens。这种针对性的训练确保了SIGMA在一般领域与顶尖模型比肩，同时在系统特定任务中表现卓越。为验证其能力，微软推出了系统相关任务基准测试AIMICIUS。SIGMA在AIMICIUS上的表现显著优于GPT-4，实现了高达52.5%的绝对提升。

技术细节方面，SIGMA的创新核心在于DiffQKV注意力机制。该机制利用注意力分数中的稀疏性，在推理时选择性检索值组件，降低了内存使用，同时保持了高性能。这些优化使得SIGMA的推理速度相比传统分组查询注意力机制提升了33.36%。此外，SIGMA的增强查询维度在不大幅增加内存负担的前提下，提高了表示能力，因为查询头在推理中无需缓存。

SIGMA采用了不平衡的头配置，键头数量少于查询和值头，减少了KV缓存的内存占用，同时保持了高性能。例如，将键头数量减少到值头的25%，性能损失可忽略不计；将键组件维度减半，也可实现压缩而不影响准确性。

在模型训练过程中，微软从超过120个系统相关网站中精心筛选了15个主要来源类别，包括技术博客、开发者论坛、Stack Overflow帖子和学术论文，形成了多样且全面的数据集。这为SIGMA在命令行生成、基础设施基准测试、网络拓扑优化以及自然语言到Kusto查询语言（NL2KQL）翻译等任务中的出色表现奠定了坚实基础。

SIGMA在AIMICIUS基准测试中的表现凸显了其在系统领域的有效性。该基准测试涵盖CMDGen、Infrawise、Optiflow和NL2KQL四个主要任务。在CMDGen中，SIGMA在生成与GPU相关的命令行方面表现出高准确性；在Infrawise中，其检索基准测试结果的能力反映了强大的召回率和准确性；在Optiflow中，SIGMA展示了优化多GPU设置网络拓扑的能力，实现了延迟的显著减少；在NL2KQL中，SIGMA能将自然语言指令准确翻译为Kusto查询语言，并遵循语法标准。

效率是SIGMA的显著特点。评估显示，SIGMA在内存使用和计算速度上，尤其是在长上下文场景中，取得了显著提升。例如，SIGMA的KV缓存优化使得在长序列生成过程中计算时间比标准模型减少了33%。这种高效性使SIGMA能够处理更大的批次和更长的序列，非常适合需要广泛上下文处理的实际系统任务。

综上所述，SIGMA是大型语言模型在系统领域的一次深思熟虑且实用的应用。通过DiffQKV注意力机制和领域特定训练等创新手段，SIGMA成功应对了系统相关任务的独特挑战，提供了一种平衡效率和性能的专用解决方案。其在AIMICIUS基准测试中的卓越表现，彰显了其作为管理和优化AI基础设施宝贵工具的潜力。随着系统领域重要性的日益凸显，SIGMA的进步为应对该领域固有的复杂性提供了一个令人信服的模型。