馬斯克的Grok-2，性能秒殺GPT-4！

程序員庫森

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是一個大型語言模型，根據行業(yè)基準，它是目前市場上最好的語言模型之一，這也被證明是馬斯克迄今為止最成功的項目之一。（文末領取2024大模型實戰(zhàn)課）
! {' z. [# U) Q# W) RGrok-2的推出，以及其在多個領域的應用前景，標志著LLM技術的又一重要里程碑。這次我邀請了沃恩智慧聯(lián)合創(chuàng)始人Kimi老師，給大家解讀Grok的起源和背景、技術深度解析、Grok的應用場景、 多模態(tài)能力展示、開源社區(qū)和未來展望。
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: A4 f$ Z; c7 A& w3 T' tGrok
! x* v' O, Q& lGrok模型擁有3140億個參數，是迄今為止參數量最大的開源模型，這使得它在處理復雜任務和生成高質量文本方面具備了更強的能力；Grok模型采用了混合專家（MoE）架構，這種架構通過將模型分解為多個子模型（專家），并在處理不同任務時激活相應的專家，從而實現了在保持模型性能的同時降低計算成本 。Grok是一個多模態(tài)模型，它不僅在處理文本方面表現出色，還能理解和處理廣泛的視覺信息。Grok與X平臺（原Twitter）的深度整合，使得Grok能夠提供更加個性化和實時的服務，這也是其成為熱點的原因之一。
6 t) }+ W# G; v9 o目前國內已備案的大模型公司就達183家，馬斯克也在田納西州孟菲斯的xAI 新超級計算工廠啟動了一個功能更強大的超級計算機集群。緊追大時代的必要之一就是了解背后的技術邏輯，這也是我邀請kimi老師來講解Grok的原因。

1 X; I: y+ i' f. u本次課程大綱：
, U/ W, |0 Z$ X0 q8 E1.Grok的起源和背景
2.Grok技術深度解析
, Y8 j+ `7 _! h4 I/ x+ H! \- E3.Grok的應用場景
4.多模態(tài)能力展示
9 `; z  {* k' c, T5.開源社區(qū)和未來展望
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LLM
大型語言模型（LLM）的發(fā)展呈現出多方面的進展，在技術層面，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，例如客戶服務、人力資源以及決策工具。同時，對于倫理AI和偏見緩解的關注也在增加，公司越來越重視在LLMs的開發(fā)和部署中實現倫理AI和偏見緩解。LLMs的發(fā)展正朝著更大規(guī)模、更專業(yè)和更安全的方向發(fā)展，同時也在探索如何更好地集成到各種業(yè)務流程和應用中。

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對于想要發(fā)表論文，對科研感興趣或正在為科研做準備的同學，想要快速發(fā)論文有兩點至關重要

: [. U" U9 h# h" k9 r0 K9 g" \對于還沒有發(fā)過第一篇論文，還不能通過其它方面來證明自己天賦異稟的科研新手，學會如何寫論文、發(fā)頂會的重要性不言而喻。

& T" g( i2 y6 M+ m: r" a# \發(fā)頂會到底難不難？近年來各大頂會的論文接收數量逐年攀升，身邊的朋友同學也常有聽聞成功發(fā)頂會，總讓人覺得發(fā)頂會這事兒好像沒那么難！
6 E' X0 c3 Y8 d但是到了真正實操階段才發(fā)現，并不那么簡單，可能照著自己的想法做下去并不能寫出一篇好的論文、甚至不能寫出論文。掌握方法，有人指點和引導很重要！
還在為創(chuàng)新點而頭禿的CSer，還在愁如何寫出一篇好論文的科研黨，一定都需要來自頂會論文作者、頂會審稿人的經驗傳授和指點。
; V7 K! y  B/ K很可能你卡了很久的某個點，在和學術前輩們聊完之后就能輕松解決。
掃描二維碼與大牛導師一對一meeting
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文末福利
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9 [- @3 Y5 V1 j1 _) b- Y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)合哥本哈根大學學者開了「大模型應用八日集訓班」，以免費課的形式，帶你體驗 AI 創(chuàng)造之奇和提效之妙。并且還有一項福利：學完后送你一個99個大模型微調工具。哥本哈根老師親授
8天掌握大模型
) E# v. Y& X: L! S7 N課程目錄：
; p) e, U* p. Y0 T/ T第一節(jié)  工業(yè)學術政府等關于大模型研究的現狀
第二節(jié)  理論:Transformer組件，原理第三節(jié)  理論+應用:ICL和COT的原理與應用第四節(jié)  原理：以面試題形式第五節(jié)  實戰(zhàn)：PEFT微調中文大模型ChatGLM第六節(jié)  理論：LLM+KG以及知識編輯第七節(jié)  探討大模型記憶機制及探討指令微調中模型的變化第八節(jié)  NLP各種子任務如何展開以及大模型可解釋性探究
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$ b( y! W9 h4 `本次系列課是歌本哈根大佬親自錄制，來跟我一起白嫖呀↓↓↓
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