Grok-1 是由馬斯克創辦的人工智能初創公司 xAI 推出的最新大型語言模型，作為一個混合專家（MoE）模型，它擁有驚人的 3140 億參數，這使其成為當前參數數量最多的開源大語言模型。Grok-1 的開發過程遵循開源原則，所有權重和網絡結構均已公開，基于 Apache 2.0 許可，用戶可以使用、修改和分發，無論是個人還是商業用途均可。

Grok-1是什么

Grok-1 是由馬斯克旗下的人工智能初創公司 xAI 開發的一款大型語言模型，它作為一個混合專家（MoE）模型，擁有 3140 億參數，成為現今參數量最大的開源大語言模型?；陂_源的理念，Grok-1 的訓練和開發過程均公開，允許用戶在 Apache 2.0 許可下使用、修改和分發。

Grok-1的官網入口

• 官方文章介紹：https://x.ai/blog/grok-os
• GitHub地址：https://github.com/xai-org/grok-1
• Hugging Face地址：https://huggingface.co/xai-org/grok-1
• 模型權重下載：magnet:"https://x.ai/model-card/" target="_blank" rel="noopener nofollow" rel="nofollow noopener">https://x.ai/model-card/），Grok-1的信息如下：

  項目	詳細信息
  模型細節	Grok-1是一個基于Transformer的自回歸模型，預訓練用于下一個token預測。該模型通過來自人類和早期Grok-0模型的廣泛反饋進行了微調。初始版本的Grok-1具有8192個token的上下文長度，并在2023年11月發布。
  預期用途	Grok-1旨在用作Grok機器人背后的引擎，可用于問答、信息檢索、創意寫作和編程輔助等多種自然語言處理任務。
  局限性	盡管Grok-1在信息處理方面表現出色，但仍需人類對其輸出進行審查以確保準確性。該語言模型無法搜索互聯網。在Grok中部署時，結合搜索工具和數據庫能夠提升模型的能力和準確性。即便如此，模型有時仍可能產生不準確的內容。
  訓練數據	Grok-1發布版本所使用的訓練數據來自截至2023年第三季度的互聯網，及xAI的AI訓練人員提供的數據。
  評估	Grok-1在多項推理基準任務和精選的國際數學考試問題上進行了評估。xAI已與早期用戶進行接觸，評估了包括對抗在內的Grok-1版本。xAI正在通過Grok的早期訪問擴大早期采用者的范圍，以便進行封閉的beta測試。

  Grok-1的技術細節

  • 基礎模型和訓練：Grok-1是基于大量文本數據進行訓練的，并未針對任何特定任務進行微調，意味著它是一個通用語言模型，適用于多種自然語言處理任務。它的訓練使用了JAX庫和Rust語言構建的定制訓練堆棧。
  • 參數數量：Grok-1擁有3140億個參數，是目前參數量最大的開源大語言模型。每個token的激活權重為25%，展示了模型的規模與復雜性。
  • 混合專家模型（MoE）：Grok-1采用混合專家系統設計，將多個專家網絡結合，提高了模型的效率與性能。在Grok-1中，每個token會從8個專家中選擇2個進行處理。
  • 激活參數：Grok-1的激活參數數量達到860億，遠超Llama-2的70B參數，顯示出其在語言任務處理上的潛力。
  • 嵌入和位置嵌入：Grok-1使用旋轉嵌入而非固定位置嵌入，這種方法增強了模型處理長文本的能力。其Tokenizer詞匯量為131,072，類似于GPT-4，嵌入大小為6,144。
  • Transformer層：該模型包含64個Transformer層，每層由多頭注意力塊和密集塊組成。多頭注意力塊有48個用于查詢的頭，8個用于鍵/值（KV），KV大小為128。密集塊的加寬因子為8，隱藏層大小為32,768。
  • 量化：Grok-1還提供部分權重的8bit量化，減少了模型的存儲和計算需求，使其更適合在資源有限的環境中運行。
  • 運行要求：由于Grok-1是一個超大規模模型（314B參數），需要具備足夠GPU內存的機器才能運行。估計需要一臺擁有628GB GPU內存的機器（每個參數2字節）。