沈娜娜和苏语棠特工姐妹是谁:博主称小米Civi系列涨价已是定数但配置不会被“阉割”

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"沈娜娜和苏语棠特工姐妹是谁",热点栏目　　（03300）早盘上涨4.17%，现报0.75港元，成交额517.324万港元。　　中国玻璃日前发布公告，该公司间接全资附属公司通辽中玻已在公开招标中成功竞得有关位于中国内蒙古通辽市科尔沁左翼后旗产业园区的土地使用权。于2024年3月13日，通辽中玻与科尔沁左翼后旗自然资源局就土地收购事项订立确认书，代价为人民币5073.25万元。　　通辽中玻与科尔沁左翼后旗自然资源局预计将于2024年3月28日之前订立土地使用权合同。通辽中玻计划于该土地建设两条光伏超白压延玻璃生产线及配套深加工生产线。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"沈娜娜和苏语棠特工姐妹是谁",封面图根据Grok提示使用Midjourney生成的：神经网络的3D插图，具有透明节点和发光连接，以不同粗细和颜色的连接线展示不同的权重。--**--　　作者：机器之心　　开源社区有福了。　　说到做到，马斯克承诺的开源版大模型Grok终于来了！　　今天凌晨，马斯克旗下大模型公司xAI宣布正式开源3140亿参数的混合专家（MoE）模型‘Grok-1’，以及该模型的权重和网络架构。　　这也使得Grok-1成为当前参数量最大的开源大语言模型。　　封面图根据Grok提示使用Midjourney生成的：神经网络的3D插图，具有透明节点和发光连接，以不同粗细和颜色的连接线展示不同的权重。　　这个时候，马斯克当然不会忘了嘲讽OpenAI一番，‘我们想了解更多OpenAI的开放部分’。　　回到模型本身，Grok-1从头开始训练，并且没有针对任何特定应用（如对话）进行微调。相对的，在X（原Twitter）上可用的Grok大模型是微调过的版本，其行为和原始权重版本并不相同。　　Grok-1的模型细节包括如下：基础模型基于大量文本数据进行训练，没有针对任何具体任务进行微调；3140亿参数的MoE模型，在给定token上的激活权重为25%；2023年10月，xAI使用JAX库和Rust语言组成的自定义训练堆栈从头开始训练。　　xAI遵守Apache2.0许可证来开源Grok-1的权重和架构。Apache2.0许可证允许用户自由地使用、修改和分发软件，无论是个人还是商业用途。项目发布短短四个小时，已经揽获3.4k星标，热度还在持续增加。　　该存储库包含用于加载和运行Grok-1开放权重模型的JAX示例代码。使用之前，用户需要确保先下载checkpoint，并将ckpt-0目录放置在checkpoint中，然后，运行下面代码进行测试：pipinstall-rrequirements.txtpythonrun.py　　项目说明中明确强调，由于Grok-1是一个规模较大（314B参数）的模型，因此需要有足够GPU内存的机器才能使用示例代码测试模型。此外，该存储库中MoE层的实现效率并不高，之所以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。　　用户可以使用Torrent客户端和这个磁力链接来下载权重文件：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　　看到这，有网友开始好奇314B参数的Grok-1到底需要怎样的配置才能运行。对此有人给出答案：可能需要一台拥有628GBGPU内存的机器（每个参数2字节）。这么算下来，8xH100（每个80GB）就可以了。　　知名机器学习研究者、《Python机器学习》畅销书作者SebastianRaschka评价道：‘Grok-1比其他通常带有使用限制的开放权重模型更加开源，但是它的开源程度不如Pythia、Bloom和OLMo，后者附带训练代码和可复现的数据集。’　　DeepMind研究工程师AleksaGordié则预测，Grok-1的能力应该比LLaMA-2要强，但目前尚不清楚有多少数据受到了污染。另外，二者的参数量也不是一个量级。　　还有一位推特用户@itsandrewgao详细分析了Grok-1的架构细节，并做出了一下几点总结。　　首先Grok-1是8个专家的混合（2个活跃）、860亿激活参数（比Llama-270B还多），使用旋转嵌入而非固定位置嵌入。　　tokenizer词汇大小为131，072（类似于GPT-4）2^17，嵌入大小6，144（48*128），64个transformer层（sheesh），每层都有一个解码器层：多头注意力块和密集块，键值大小128。　　多头注意力块：48个head用于查询，8个用于键/值（KV）。KV大小为128。密集块（密集前馈块）：加宽因子8，隐藏层大小32768。每个token从8个专家中选择2个。　　旋转位置嵌入大小为6144，与输入嵌入大小相同。上下文长度为8192tokens，精度为bf16。　　此外还提供了一些权重的8bit量化内容。　　当然，我们还是希望xAI官方能够尽快公布Grok-1的更多模型细节。　　Grok-1是个什么模型？能力如何？　　Grok是马斯克xAI团队去年11月推出的一款大型语言模型。在去年11月的官宣博客中（参见《马斯克xAI公布大模型详细进展，Grok只训练了2个月》），xAI写道：　　Grok是一款仿照《银河系漫游指南》设计的AI，可以回答几乎任何问题，更难能可贵的是，它甚至可以建议你问什么问题！　　Grok在回答问题时略带诙谐和叛逆，因此如果你讨厌幽默，请不要使用它！　　Grok的一个独特而基本的优势是，它可以通过X平台实时了解世界。它还能回答被大多数其他AI系统拒绝的辛辣问题。　　Grok仍然是一个非常早期的测试版产品——这是我们通过两个月的训练能够达到的最佳效果——因此，希望在您的帮助下，它能在测试中迅速改进。　　xAI表示，Grok-1的研发经历了四个月。在此期间，Grok-1经历了多次迭代。　　在公布了xAI创立的消息之后，他们训练了一个330亿参数的LLM原型——Grok-0。这个早期模型在标准LM测试基准上接近LLaMA2（70B）的能力，但只使用了一半的训练资源。之后，他们对模型的推理和编码能力进行了重大改进，最终开发出了Grok-1，这是一款功能更为强大的SOTA语言模型，在HumanEval编码任务中达到了63.2%的成绩，在MMLU中达到了73%。　　xAI使用了一些旨在衡量数学和推理能力的标准机器学习基准对Grok-1进行了一系列评估：　　在这些基准测试中，Grok-1显示出了强劲的性能，超过了其计算类中的所有其他模型，包括ChatGPT-3.5和Inflection-1。只有像GPT-4这样使用大量训练数据和计算资源训练的模型才能超越它。xAI表示，这展示了他们在高效训练LLM方面取得的快速进展。　　不过，xAI也表示，由于这些基准可以在网上找到，他们不能排除模型无意中在这些数据上进行了训练。因此，他们在收集完数据集之后，根据去年5月底（数据截止日期之后）公布的2023年匈牙利全国高中数学期末考试题，对他们的模型（以及Claude-2和GPT-4模型）进行了人工评分。结果，Grok以C级（59%）通过考试，Claude-2也取得了类似的成绩（55%），而GPT-4则以68%的成绩获得了B级。xAI表示，他们没有为应对这个考试而特别准备或调整模型。　　下面这个表格展示了Grok-1的更多信息（来自2023年11月的博客，部分信息可能存在更新）：模型细节：Grok-1是一个基于Transformer的自回归模型。xAI利用来自人类和早期Grok-0模型的大量反馈对模型进行了微调。初始的Grok-1能够处理8192个token的上下文长度。模型于2023年11月发布。预期用途：Grok-1将作为Grok背后的引擎，用于自然语言处理任务，包括问答、信息检索、创意写作和编码辅助。局限性：虽然Grok-1在信息处理方面表现出色，但让人类检查Grok-1的工作以确保准确性至关重要。Grok-1语言模型不具备独立搜索网络的能力。在Grok中部署搜索工具和数据库可以增强模型的能力和真实性。尽管可以访问外部信息源，但模型仍会产生幻觉。训练数据：Grok-1发布版本所使用的训练数据来自截至2023年第三季度的互联网数据和xAI的AI训练师提供的数据。评估：xAI在一系列推理基准任务和国外数学考试试题中对Grok-1进行了评估。他们与早期alpha测试者合作，以评估Grok-1的一个版本，包括对抗性测试。目前，Grok已经对一部分早期用户开启了封闭测试访问权限，进一步扩大测试人群。　　在博客中，xAI还公布了Grok的构建工程工作和xAI大致的研究方向。其中，长上下文的理解与检索、多模态能力都是未来将会探索的方向之一。　　xAI表示，他们打造Grok的愿景是，希望创造一些AI工具，帮助人类寻求理解和知识。　　具体来说，他们希望达到以下目标：收集反馈，确保他们打造的AI工具能够最大限度地造福全人类。他们认为，设计出对有各种背景和政治观点的人都有用的AI工具非常重要。他们还希望在遵守法律的前提下，通过他们的AI工具增强用户的能力。Grok的目标是探索并公开展示这种方法；增强研究和创新能力：他们希望Grok成为所有人的强大研究助手，帮助他们快速获取相关信息、处理数据并提出新想法。　　他们的最终目标是让他们的AI工具帮助人们寻求理解。　　在X平台上，Grok-1的开源已经引发了不少讨论。值得注意的是，技术社区指出，该模型在前馈层中使用了GeGLU，并采用了有趣的sandwichnorm技术进行归一化。甚至OpenAI的员工也发帖表示对该模型很感兴趣。　　不过，开源版Grok目前还有些事情做不到，比如‘通过X平台实时了解世界’，实现这一功能目前仍需要订阅部署在X平台上的付费版本。　　鉴于马斯克对开源的积极态度，有些技术人员已经在期待后续版本的开源了。文章来源：机器之心，原文标题：《马斯克开源Grok-1：3140亿参数迄今最大，权重架构全开放，磁力下载》　　风险提示及免责条款　　市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：连元志

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