馬斯克的Grok-2，性能秒殺GPT-4！

程序員庫(kù)森

最近，馬斯克的人工智能初創(chuàng)公司xAI發(fā)布了他們最新、最出色的人工智能模型Grok 2。Grok 2是一個(gè)大型語(yǔ)言模型，根據(jù)行業(yè)基準(zhǔn)，它是目前市場(chǎng)上最好的語(yǔ)言模型之一，這也被證明是馬斯克迄今為止最成功的項(xiàng)目之一。（文末領(lǐng)取2024大模型實(shí)戰(zhàn)課）
1 W% o0 ?1 }" @7 s0 p5 RGrok-2的推出，以及其在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景，標(biāo)志著LLM技術(shù)的又一重要里程碑。這次我邀請(qǐng)了沃恩智慧聯(lián)合創(chuàng)始人Kimi老師，給大家解讀Grok的起源和背景、技術(shù)深度解析、Grok的應(yīng)用場(chǎng)景、 多模態(tài)能力展示、開(kāi)源社區(qū)和未來(lái)展望。
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Grok模型擁有3140億個(gè)參數(shù)，是迄今為止參數(shù)量最大的開(kāi)源模型，這使得它在處理復(fù)雜任務(wù)和生成高質(zhì)量文本方面具備了更強(qiáng)的能力；Grok模型采用了混合專(zhuān)家（MoE）架構(gòu)，這種架構(gòu)通過(guò)將模型分解為多個(gè)子模型（專(zhuān)家），并在處理不同任務(wù)時(shí)激活相應(yīng)的專(zhuān)家，從而實(shí)現(xiàn)了在保持模型性能的同時(shí)降低計(jì)算成本 。Grok是一個(gè)多模態(tài)模型，它不僅在處理文本方面表現(xiàn)出色，還能理解和處理廣泛的視覺(jué)信息。Grok與X平臺(tái)（原Twitter）的深度整合，使得Grok能夠提供更加個(gè)性化和實(shí)時(shí)的服務(wù)，這也是其成為熱點(diǎn)的原因之一。
5 z, h- \) K9 i/ P8 o6 \  }目前國(guó)內(nèi)已備案的大模型公司就達(dá)183家，馬斯克也在田納西州孟菲斯的xAI 新超級(jí)計(jì)算工廠(chǎng)啟動(dòng)了一個(gè)功能更強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)集群。緊追大時(shí)代的必要之一就是了解背后的技術(shù)邏輯，這也是我邀請(qǐng)kimi老師來(lái)講解Grok的原因。
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本次課程大綱：
1.Grok的起源和背景
2.Grok技術(shù)深度解析
4 G8 s0 Z4 F5 U+ J) H' }, m3.Grok的應(yīng)用場(chǎng)景
1 }, |- X" q$ [1 J4 [4 L4.多模態(tài)能力展示
5.開(kāi)源社區(qū)和未來(lái)展望

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LLM
大型語(yǔ)言模型（LLM）的發(fā)展呈現(xiàn)出多方面的進(jìn)展，在技術(shù)層面，LLMs正在向多模態(tài)能力發(fā)展，例如OpenAI的GPT-4和Google的Gemini模型，這些模型可以解釋文本以及其他媒體格式。LLMs也在被更深入地集成到企業(yè)工作流程中，例如客戶(hù)服務(wù)、人力資源以及決策工具。同時(shí)，對(duì)于倫理AI和偏見(jiàn)緩解的關(guān)注也在增加，公司越來(lái)越重視在LLMs的開(kāi)發(fā)和部署中實(shí)現(xiàn)倫理AI和偏見(jiàn)緩解。LLMs的發(fā)展正朝著更大規(guī)模、更專(zhuān)業(yè)和更安全的方向發(fā)展，同時(shí)也在探索如何更好地集成到各種業(yè)務(wù)流程和應(yīng)用中。

5 r3 D: n/ t4 _所以我聯(lián)合多位QS前50大佬在2024年做了最新的大模型實(shí)戰(zhàn)系列課，原價(jià)699元，現(xiàn)在0元領(lǐng)取！
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對(duì)于想要發(fā)表論文，對(duì)科研感興趣或正在為科研做準(zhǔn)備的同學(xué)，想要快速發(fā)論文有兩點(diǎn)至關(guān)重要
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* \) a5 ?+ V7 @5 j+ n對(duì)于還沒(méi)有發(fā)過(guò)第一篇論文，還不能通過(guò)其它方面來(lái)證明自己天賦異稟的科研新手，學(xué)會(huì)如何寫(xiě)論文、發(fā)頂會(huì)的重要性不言而喻。
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發(fā)頂會(huì)到底難不難？近年來(lái)各大頂會(huì)的論文接收數(shù)量逐年攀升，身邊的朋友同學(xué)也常有聽(tīng)聞成功發(fā)頂會(huì)，總讓人覺(jué)得發(fā)頂會(huì)這事兒好像沒(méi)那么難！
但是到了真正實(shí)操階段才發(fā)現(xiàn)，并不那么簡(jiǎn)單，可能照著自己的想法做下去并不能寫(xiě)出一篇好的論文、甚至不能寫(xiě)出論文。掌握方法，有人指點(diǎn)和引導(dǎo)很重要！
& A. m: f* y: r1 n& B' \2 w還在為創(chuàng)新點(diǎn)而頭禿的CSer，還在愁如何寫(xiě)出一篇好論文的科研黨，一定都需要來(lái)自頂會(huì)論文作者、頂會(huì)審稿人的經(jīng)驗(yàn)傳授和指點(diǎn)。
很可能你卡了很久的某個(gè)點(diǎn)，在和學(xué)術(shù)前輩們聊完之后就能輕松解決。
掃描二維碼與大牛導(dǎo)師一對(duì)一meeting


3 N8 y) _$ X/ U5 ~文末福利
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- B# a; Q4 k. O: R/ y5 e; p) h大模型正在以前所未有的速度重塑我們的工作和生活方式。這次我聯(lián)合哥本哈根大學(xué)學(xué)者開(kāi)了「大模型應(yīng)用八日集訓(xùn)班」，以免費(fèi)課的形式，帶你體驗(yàn) AI 創(chuàng)造之奇和提效之妙。并且還有一項(xiàng)福利：學(xué)完后送你一個(gè)99個(gè)大模型微調(diào)工具。哥本哈根老師親授
" M) d: x4 R8 Q& G, M2 M8天掌握大模型
! G+ v/ w: F0 N& D8 ?# {課程目錄：
第一節(jié)  工業(yè)學(xué)術(shù)政府等關(guān)于大模型研究的現(xiàn)狀
第二節(jié)  理論:Transformer組件，原理第三節(jié)  理論+應(yīng)用:ICL和COT的原理與應(yīng)用第四節(jié)  原理：以面試題形式第五節(jié)  實(shí)戰(zhàn)：PEFT微調(diào)中文大模型ChatGLM第六節(jié)  理論：LLM+KG以及知識(shí)編輯第七節(jié)  探討大模型記憶機(jī)制及探討指令微調(diào)中模型的變化第八節(jié)  NLP各種子任務(wù)如何展開(kāi)以及大模型可解釋性探究


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" B6 y+ x4 w( X# H2 Y本次系列課是歌本哈根大佬親自錄制，來(lái)跟我一起白嫖呀↓↓↓

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