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马斯克突然开源Grok:3140亿参数巨无霸,免费可商用
鱼羊 克雷西 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
马斯克说到做到:
旗下大模型Grok现已开源!
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代码和模型权重已上线GitHub。官方信息显示,此次开源的Grok-1是一个3140亿参数的混合专家模型——
就是说,这是当前开源模型中参数量最大的一个。
消息一出,Grok-1的GitHub仓库已揽获4.5k标星,并且还在库库猛涨。
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表情包们,第一时间被吃瓜群众们热传了起来。
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而ChatGPT本Chat,也现身Grok评论区,开始了和马斯克新一天的斗嘴……
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那么,话不多说,来看看马斯克这波为怼OpenAI,究竟拿出了什么真东西。
Grok-1说开源就开源
此次开源,xAI发布了Grok-1的基本模型权重和网络架构。
具体来说是2023年10月预训练阶段的原始基础模型,没有针对任何特定应用(例如对话)进行微调。
结构上,Grok-1采用了混合专家(MoE)架构,包含8个专家,总参数量为314B(3140亿),处理Token时,其中的两个专家会被激活,激活参数量为86B。
单看这激活的参数量,就已经超过了密集模型Llama 2的70B,对于MoE架构来说,这样的参数量称之为庞然大物也毫不为过。
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不过,在GitHub页面中,官方也提示,由于模型规模较大(314B参数),需要有足够GPU和内存的机器才能运行Grok。
这里MoE层的实现效率并不高,选择这种实现方式是为了避免验证模型的正确性时需要自定义内核。
模型的权重文件则是以磁力链接的形式提供,文件大小接近300GB。
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而且这个“足够的GPU”,要求不是一般的高——YC上有网友推测,如果是8bit量化的话,可能需要8块H100。
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除了参数量前所未有,在工程架构上,Grok也是另辟蹊径——
没有采用常见的Python、PyTorch或Tensorflow,而是选用了Rust编程语言以及深度学习框架新秀JAX。
而在官方通告之外,还有许多大佬通过扒代码等方式揭露了Grok的更多技术细节。
比如来自斯坦福大学的Andrew Kean Gao,就针对Grok的技术细节进行了详细解释。
首先,Grok采用了使用旋转的embedding方式,而不是固定位置embedding,旋转位置的embedding大小为 6144,与输入embedding相同。
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当然,还有更多的参数信息:
窗口长度为8192tokens,精度为bf16
Tokenizer vocab大小为131072(2^17),与GPT-4接近;
embedding大小为6144(48×128);
Transformer层数为64,每层都有一个解码器层,包含多头注意力块和密集块;
key value大小为128;
多头注意力块中,有48 个头用于查询,8 个用于KV,KV 大小为 128;
密集块(密集前馈块)扩展因子为8,隐藏层大小为32768。
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除了Gao,还有英伟达AI科学家Ethan He(何宜晖)指出,在专家系统的处理方面,Grok也与另一知名开源MoE模型Mixtral不同——
Grok对全部的8个专家都应用了softmax函数,然后从中选择top2专家,而Mixtral则是先选定专家再应用softmax函数。
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而至于有没有更多细节,可能要看官方会不会发布进一步的消息了。
另外,值得一提的是,Grok-1采用的是Apache 2.0 license,也就是说,商用友好。
为怼OpenAI怒而Open
大家伙知道,马斯克因为OpenAI不Open,已经向旧金山高等法院提起诉讼,正式把OpenAI给告了。
不过当时马斯克自己搞的Grok也并没有开源,还只面向��的付费用户开放,难免被质疑双标。
大概是为了堵上这个bug,马斯克在上周宣布:
本周,xAI将开源Grok。
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虽然时间点上似乎又是马斯克一贯的迟到风格,但xAI的这波Open如今看来确实不是口嗨,还是给了网友们一些小小的震撼。
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有xAI新晋员工感慨说:
这将是激动人心的一年,快系好安全带吧。
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有人已经期待起Grok作为一个开源模型,进一步搅动大模型竞争的这一池水。
不过,也并不是每个人都买马斯克的账:
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不过说归说,多线并进的马斯克,最近大事不止开源Grok这一件。
作为多公司、多业务的时间管理大师,马斯克旗下,特斯拉刚刚全线推出了端到端纯视觉的自动驾驶系统FSD V12,所有北美车主用户,都OTA更新升级,可以实现所有道路场景的任意点到点AI驾驶。
SpaceX则完成了第三次星舰发射,虽然最后功败垂成,但又史无前例地迈进了一大步。
推特则开源了推荐算法,然后迎来了一波自然流量新高峰。
别人都是 you can you up, no can no bb…马斯克不一样,bb up不选择,边喊边干,还都干成了。
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参考链接:
[1]https://github.com/xai-org/grok-1
[2]https://x.ai/blog/grok-os
— 完 —
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