
马斯克发布Grok-1模型:3140亿参数全面开源

Grok-1 和 Grok-2 的对比:
- Grok-1:有 3140 亿参数的 Mixture-of-Experts(混合专家)模型,其中 25% 参数激活在给定 token 上。它是一个基础模型,未针对特定任务微调,只进行大规模文本预训练,适用于通用的自然语言理解任务。
- Grok-2:是更先进的版本,具有更强的推理和对话能力。它在 LMSYS 排行榜上表现优异,甚至超越了 Claude 3.5 和 GPT-4-Turbo。还包含一个小型版本 Grok-2 mini,便于资源受限环境使用。
Grok-1 语言模型简介
马斯克的xAI公司开源了全球最大的大语言模型Grok-1,参数量达3140亿。Grok-1采用混合专家架构,激活权重为25%,2023年10月自定义训练完成。模型的主要特点包括64层Transformer、旋转嵌入、131,072的词汇大小和8192 tokens上下文长度,显示出在推理和编码任务中的卓越性能。尽管表现出色,但仍存在生成幻觉及搜索功能不足的局限。Grok-1开源遵循Apache 2.0许可证。
Grok-1 模型磁力下载
磁力链接下载Grok-1 GitHub 官方下载
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前往 Vultr 租赁调用HuggingFace Hub
pip install huggingface_hub[hf_transfer]
huggingface-cli download xai-org/grok-1 –repo-type model –include ckpt-0/* –local-dir checkpoints –local-dir-use-symlinks False
模型详情
Grok-1是一个庞大的开源语言模型,具有3140亿个参数,采用混合专家架构(MoE),激活权重为25%。它基于丰富的文本数据进行训练,未进行特定任务的微调。模型包含64层Transformer,使用旋转嵌入,并支持8192个token的上下文长度,精度为bf16。
模型能力
在标准测试中表现优异,HumanEval编码任务得分63.2%,MMLU得分73%,并在数学考试中获得C级(59%)。
局限性
模型缺乏独立搜索能力,可能会产生错误信息,需结合人工审查和工具使用。
开源意义
遵循Apache 2.0许可证,支持用户自由使用和修改,体现了xAI的透明化与开放理念,为未来研究提供宝贵资源。
总之,Grok-1是一个值得关注的开源语言模型,实际应用中需注意结合其他工具以发挥最佳效果。
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