开源最强大语言模型：马斯克的Grok-1开源发布了；性能和参数；3步运行Grok_模型grok 什么语言

2024.3.17，马斯克的Grok-1正式在GitHub上开源发布了。在当前的开源社区里，Grok-1是基于transformer模型最强的实现，比之前Facebook开源发布的LLama 2要强不少。

GitHub - xai-org/grok-1: Grok open releaseGrok open release. Contribute to xai-org/grok-1 development by creating an account on GitHub.https://github.com/xai-org/grok-1

性能和参数

2000多行python code，3140亿参数模型。

性能：

Grok-1大体看起来跟GPT-3.5稍微强一点点，比LLama 2 70B强不少，比GPT-4还是弱不少。

参数对比：

LLama 2： 70 billion，700亿

GPT-3.5：>= 175 billion，没有公开，但GPT-3 是1750亿

Grok-1： 314 Billion，3140亿

GPT-4：~1,500 BIllion，没有公开，传言1.5万亿

Grok-1 的具体参数:

• Parameters: 314B
• Architecture: Mixture of 8 Experts (MoE)
• Experts Utilization: 2 experts used per token
• Layers: 64
• Attention Heads: 48 for queries, 8 for keys/values
• Embedding Size: 6,144
• Tokenization: SentencePiece tokenizer with 131,072 tokens
• Additional Features:
  • Rotary embeddings (RoPE)
  • Supports activation sharding and 8-bit quantization
• Maximum Sequence Length (context): 8,192 tokens

LLama 1 的具体参数：

GPT3 的具体参数：

3步运行Grok-1

第一步：下载检查点并将ckpt-0目录放入checkpoints，接近300GB。

磁力链接 

magnet:?xt=urn:btih:5f96d43576e3d386c9ba65b883210a393b68210e&tr=https%3A%2F%2Facademictorrents.com%2Fannounce.php&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.coppersurfer.tk%3A6969&tr=udp%3A%2F%2Ftracker.opentrackr.org%3A1337%2Fannounce

第二步：运行脚本

第三步：测试代码。

该脚本在测试输入上加载模型中的检查点和样本。

注意：

由于模型规模较大（314B参数），需要有足够GPU内存的机器才能使用示例代码测试模型。该存储库中 MoE 层的实现效率不高。选择该实现是为了避免需要自定义内核来验证模型的正确性。

这张封面图片是使用Midjourney根据Grok提出的以下提示生成的：一个神经网络的三维插图，具有透明的节点和发光的连接，通过不同粗细和颜色的连接线展示不同的权重。