马斯克的Grok-2，性能秒杀GPT-4！

程序员库森

最近，马斯克的人工智能初创公司xAI发布了他们最新、最出色的人工智能模型Grok 2。Grok 2是一个大型语言模型，根据行业基准，它是目前市场上最好的语言模型之一，这也被证明是马斯克迄今为止最成功的项目之一。（文末领取2024大模型实战课）
Grok-2的推出，以及其在多个领域的应用前景，标志着LLM技术的又一重要里程碑。这次我邀请了沃恩智慧联合创始人Kimi老师，给大家解读Grok的起源和背景、技术深度解析、Grok的应用场景、 多模态能力展示、开源社区和未来展望。
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Grok
& U2 B- w' v" ]% DGrok模型拥有3140亿个参数，是迄今为止参数量最大的开源模型，这使得它在处理复杂任务和生成高质量文本方面具备了更强的能力；Grok模型采用了混合专家（MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个子模型（专家），并在处理不同任务时激活相应的专家，从而实现了在保持模型性能的同时降低计算成本 。Grok是一个多模态模型，它不仅在处理文本方面表现出色，还能理解和处理广泛的视觉信息。Grok与X平台（原Twitter）的深度整合，使得Grok能够提供更加个性化和实时的服务，这也是其成为热点的原因之一。
目前国内已备案的大模型公司就达183家，马斯克也在田纳西州孟菲斯的xAI 新超级计算工厂启动了一个功能更强大的超级计算机集群。紧追大时代的必要之一就是了解背后的技术逻辑，这也是我邀请kimi老师来讲解Grok的原因。

本次课程大纲：
  {6 `! \3 H9 k& }2 l! {1.Grok的起源和背景
6 M% z8 k$ F( L% V$ }, s+ S2.Grok技术深度解析
! B# c: s* g2 H0 z- @3.Grok的应用场景
4.多模态能力展示
1 @, {% ?, W; y/ ~+ H/ K5.开源社区和未来展望
! }. d2 J9 n! e0 ^+ }  F5 z: J+ ]8 }- o# B
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LLM
4 Z5 `# z8 \% X! s: O* t大型语言模型（LLM）的发展呈现出多方面的进展，在技术层面，LLMs正在向多模态能力发展，例如OpenAI的GPT-4和Google的Gemini模型，这些模型可以解释文本以及其他媒体格式。LLMs也在被更深入地集成到企业工作流程中，例如客户服务、人力资源以及决策工具。同时，对于伦理AI和偏见缓解的关注也在增加，公司越来越重视在LLMs的开发和部署中实现伦理AI和偏见缓解。LLMs的发展正朝着更大规模、更专业和更安全的方向发展，同时也在探索如何更好地集成到各种业务流程和应用中。
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/ X' E* r/ [. O# x: `5 M对于想要发表论文，对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学，想要快速发论文有两点至关重要
6 E- e1 _' U1 n: ~; a7 x
/ e( H% D9 @' z  \) u对于还没有发过第一篇论文，还不能通过其它方面来证明自己天赋异禀的科研新手，学会如何写论文、发顶会的重要性不言而喻。

7 o  {# {7 M9 t; I. {/ v" C发顶会到底难不难？近年来各大顶会的论文接收数量逐年攀升，身边的朋友同学也常有听闻成功发顶会，总让人觉得发顶会这事儿好像没那么难！
$ T" G. W$ ^7 j" L6 r) y但是到了真正实操阶段才发现，并不那么简单，可能照着自己的想法做下去并不能写出一篇好的论文、甚至不能写出论文。掌握方法，有人指点和引导很重要！
还在为创新点而头秃的CSer，还在愁如何写出一篇好论文的科研党，一定都需要来自顶会论文作者、顶会审稿人的经验传授和指点。
2 G" }  w2 \2 L3 {& l* Q很可能你卡了很久的某个点，在和学术前辈们聊完之后就能轻松解决。
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8天掌握大模型
) z8 S/ }( T" W; o9 F  a! [" p课程目录：
- a: A- k2 K% T+ ~第一节  工业学术政府等关于大模型研究的现状
第二节  理论:Transformer组件，原理第三节  理论+应用:ICL和COT的原理与应用第四节  原理：以面试题形式第五节  实战：PEFT微调中文大模型ChatGLM第六节  理论：LLM+KG以及知识编辑第七节  探讨大模型记忆机制及探讨指令微调中模型的变化第八节  NLP各种子任务如何展开以及大模型可解释性探究
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