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6个月掏出3410亿参数自研大模型，马斯克说到做到！
马斯克真牛逼，说要开源就真的开源了，3140亿的参数，让Grok-1成为迄今参数量最大的开源LLM。
最好是大家都卷起来。
马斯克真牛逼，说要开源就真的开源了，3140亿的参数，让Grok-1成为迄今参数量最大的开源LLM。
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马斯克的大模型 Grok-1 开源了，这是一款拥有3140亿参数的先进混合专家模型，截止目前参数量最大的开源大语言模型。
这个版本包含了Grok-1在2023年10月完成预训练阶段时的基础模型数据。这意味着模型尚未经过针对特定应用（如对话系统）的微调。
根据Apache 2.0许可协议，向公众开放模型的权重和架构。
模型详细信息
- 该基础模型通过大量文本数据训练而成，未专门针对任何具体任务进行优化。
- 3140亿参数构成的混合专家模型，其中25%的参数能够针对特定的数据单元（Token）激活。
- xAI团队利用定制的训练技术栈，在JAX和Rust的基础上，从零开始构建了此模型，完成时间为2023年10月。
- 模型参数数量高达3140亿
- 混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)
- 每一个数据单元(Token)由2位专家处理
- 共64个处理层
- 用于处理查询的有48个注意力机制单元(attention heads)
- 用于处理键(key)/值(value)的有8个注意力机制单元
- 嵌入向量(embeddings)的维度为6,144
- 采用旋转式嵌入表示(Rotary Position Embeddings, RoPE)
- 使用SentencePiece分词系统处理，包含131,072种数据单元
- 支持激活数据分布计算(activation sharding)和8位数字精度量化(8-bit quantization)
- 最大序列长度为8,192个数据单元，以处理更长的上下文信息
相关链接：
github.com、x.ai
这个版本包含了Grok-1在2023年10月完成预训练阶段时的基础模型数据。这意味着模型尚未经过针对特定应用（如对话系统）的微调。
根据Apache 2.0许可协议，向公众开放模型的权重和架构。
模型详细信息
- 该基础模型通过大量文本数据训练而成，未专门针对任何具体任务进行优化。
- 3140亿参数构成的混合专家模型，其中25%的参数能够针对特定的数据单元（Token）激活。
- xAI团队利用定制的训练技术栈，在JAX和Rust的基础上，从零开始构建了此模型，完成时间为2023年10月。
- 模型参数数量高达3140亿
- 混合专家模型(Mixture of Experts, MoE)
- 每一个数据单元(Token)由2位专家处理
- 共64个处理层
- 用于处理查询的有48个注意力机制单元(attention heads)
- 用于处理键(key)/值(value)的有8个注意力机制单元
- 嵌入向量(embeddings)的维度为6,144
- 采用旋转式嵌入表示(Rotary Position Embeddings, RoPE)
- 使用SentencePiece分词系统处理，包含131,072种数据单元
- 支持激活数据分布计算(activation sharding)和8位数字精度量化(8-bit quantization)
- 最大序列长度为8,192个数据单元，以处理更长的上下文信息
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github.com、x.ai
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