2024年3月18日，马斯克的AI创企xAI兑现承诺，正式发布了此前备受期待大模型Grok-1。
代码和模型权重已上线GitHub: https://github.com/xai-org/grok-1
截止目前，Grok已经在GitHub上获得了35.2k颗Star，还在不断上升中。
Grok官方博客介绍：https://x.ai/blog/grok-os
遵照Apache 2.0协议开放了Grok-1混合专家模型的权重与架构，Grok-1其参数量达到了3140亿，远超OpenAI GPT-3.5的1750亿，这是迄今为止参数量最大的开源大语言模型。
Grok-1模型的技术细节和设计规格如下：
- 基于大量文本数据上训练的基础模型，没有针对任何特定任务进行微调。
- 混合专家模型（MoE）：采用混合专家系统设计，每个token从8个专家中选择2个进行处理。
- 参数数量：拥有3140亿个参数，激活权重占25%。也就是有860亿激活参数，显示出模型处理语言任务的潜力。
- 包含64个Transformer层，每层都有多头注意力块和密集块，注意力头数为查询48个，键/值8个。
- 使用旋转位置嵌入 (RoPE)处理序列数据，Tokenization词汇量为131072，嵌入大小为6144。
- 提供8位量化的权重，有助于减少模型的存储和计算需求，适合资源有限的环境。
- 运行要求：模型规模巨大（314B参数），需要具有足够GPU内存的机器运行，以每参数2字节来算，大概需要628GB的GPU内存（一张性价比最高的4090有24G显存，大概二三十张4090）。
- xAI 于 2023 年 10 月在 JAX 和 Rust 上使用自定义训练堆栈从头开始训练。
使用指南
当前，Grok-1 面向所有人开放，而要开始使用该模型，可以先确保下载 checkpoint 并将 ckpt-0 目录放入 checkpoint。然后，运行：
pip install -r requirements.txt
python run.py
进而测试代码。
脚本在测试输入上加载检查点和模型样本。
值得注意的事，Grok-1 参数量高达 314B 个参数，其模型体积庞大，需要配备足够 GPU 内存的机器才能使用示例代码测试模型。
xAI 团队在 GitHub 项目仓库里面也直言道：该资源库中 MoE 层的实现并不高效。选择这种实现方式是为了避免需要定制内核来验证模型的正确性。
你可以使用 torrent 客户端和下面磁铁链接下载权重：
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
既然用户可以免费将Grok用于商业用途，进行修改和分发，而且没有附加条款，
那Grok的开源无疑将为人工智能技术的发展和应用带来新的机遇，并为互联网创作者提供新的舞台。
