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(jù)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(lǐng)取2024大模型實戰(zhàn)課）
: J) o, M4 Y. e; nGrok-2的推出，以及其在多個領(lǐng)域的應(yīng)用前景，標志著LLM技術(shù)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(shù)深度解析、Grok的應(yīng)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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領(lǐng)大模型論文700篇

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Grok模型擁有3140億個參數(shù)，是迄今為止參數(shù)量最大的開源模型，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的能力；Grok模型采用了混合專家（MoE）架構(gòu)，這種架構(gòu)通過將模型分解為多個子模型（專家），并在處理不同任務(wù)時激活相應(yīng)的專家，從而實現(xiàn)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(xiàn)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(wù)，這也是其成為熱點的原因之一。
目前國內(nèi)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(shù)邏輯，這也是我邀請kimi老師來講解Grok的原因。

本次課程大綱：
1.Grok的起源和背景
. f0 a. v6 a. |9 ~/ G/ v2.Grok技術(shù)深度解析
3.Grok的應(yīng)用場景
' M7 a2 ?# ~3 u3 b) {" U4.多模態(tài)能力展示
5.開源社區(qū)和未來展望


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大型語言模型（LLM）的發(fā)展呈現(xiàn)出多方面的進展，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，例如客戶服務(wù)、人力資源以及決策工具。同時，對于倫理AI和偏見緩解的關(guān)注也在增加，公司越來越重視在LLMs的開發(fā)和部署中實現(xiàn)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(wù)流程和應(yīng)用中。
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9 s. E! H# `* ^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戰(zhàn)系列課，原價699元，現(xiàn)在0元領(lǐng)��！

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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(xué)，想要快速發(fā)論文有兩點至關(guān)重要
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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(xué)會如何寫論文、發(fā)頂會的重要性不言而喻。

發(fā)頂會到底難不難？近年來各大頂會的論文接收數(shù)量逐年攀升，身邊的朋友同學(xué)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！
( t) m, Z$ T! n3 H5 ^但是到了真正實操階段才發(fā)現(xiàn)，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(dǎo)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(jīng)驗傳授和指點。
很可能你卡了很久的某個點，在和學(xué)術(shù)前輩們聊完之后就能輕松解決。
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文末福利
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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)者開了「大模型應(yīng)用八日集訓(xùn)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(xué)完后送你一個99個大模型微調(diào)工具。哥本哈根老師親授
8天掌握大模型
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)  實戰(zhàn)：PEFT微調(diào)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(diào)中模型的變化第八節(jié)  NLP各種子任務(wù)如何展開以及大模型可解釋性探究


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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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