4 年 2023 月 XNUMX 日、イーロン マスク氏の人工知能ベンチャー xAI、 導入 Grok は、デジタル知識と人間の対話に革命を起こそうとしている新しい AI チャットボットです。 Grok は、「銀河ヒッチハイク ガイド」の風変わりな精神をモデルにしており、無数の質問に答えるだけでなく、洞察力に富んだ質問をユーザーに提案することも目的としています。 Grok の際立った特徴は、𝕏 プラットフォームから得られるリアルタイムの世界の知識であり、他の AI システムでは避けられがちな質問にユーモアを交えて取り組むことができます。
総合的な AI 支援に向けた飛躍
xAI は、Grok が人類の知識と理解の探求における主要なプレーヤーであると想定しています。 Grok の開発を通じて、xAI は貴重なフィードバックを収集し、法的枠組みの範囲内で幅広い背景や政治的見解に対応する AI ツールを確実に作成することを目指しています。 Grok は、関連情報、データ処理、アイデアへの迅速なアクセスを促進する、強力な研究アシスタントとして認識されています。 包括的な目標は、理解の追求を支援するために AI を活用し、Grok をこの取り組みの一般公開にすることです。
Grok-1 エンジン: イノベーションの中心
Grok は、1 か月かけて微調整された言語学習モデル (LLM) である Grok-0 エンジンを搭載しています。 xAI の発表に続いて、チームは 33 億のパラメーターを備えたプロトタイプ LLM (Grok-1) を開発しました。 しかし、本当のブレークスルーは Grok-63.2 によってもたらされました。Grok-73 は推論とコーディング能力の大幅な強化を実証し、特に HumanEval コーディング タスクで 1%、MMLU で XNUMX% のスコアを達成しました。 Grok-XNUMX の数学と推論の能力を評価するためにさまざまな機械学習ベンチマークが採用され、その結果は、次のような他のモデルに対するその優位性を示しました。 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、コンピューティング クラスでは -3.5 と Inflection-1 であり、GPT-4 のようなより多くのトレーニング データと計算リソースを備えたモデルに遅れをとっているだけです。
xAI の技術的洞察力は、Grok のオーケストレーションに徹底的に発揮されました。 LLM の訓練は、脱線があれば重大な後退を引き起こす可能性がある貨物列車に例えられました。 そのためには、Kubernetes、Rust、JAX を使用して細心の注意を払って構築された堅牢なインフラストラクチャが必要でした。 xAI は、ワットあたりの有用なコンピューティングを最大化することを優先し、ハードウェアの信頼性が低い中でも高いモデル フロップ使用率 (MFU) を達成しました。
Rust: 信頼性の柱
スケーラブルで信頼性の高いインフラストラクチャを構築するために Rust を選択したことは、Grok の長期的な信頼性とメンテナンスの確保に対する xAI の献身的な姿勢を強調しました。 チームの規模が小さいことを考えると、メンテナンスによってイノベーションが阻害されるのを防ぐために、インフラストラクチャの信頼性が不可欠でした。 Rust は、そのパフォーマンス、堅牢なエコシステム、分散システムの一般的なバグを軽減する機能で高く評価され、Grok のスムーズな動作を保証しました。
研究の方向性: 信頼できる推論を目指して
xAI は、LLM の既存の制限を克服するために、数多くの研究手段を積極的に模索しています。 これらには、ツール支援によるスケーラブルな監視、安全性と信頼性を向上させるための正式な検証の統合、長期コンテキストの理解と取得、敵対的な堅牢性、Grok に幅広いユーザー インタラクションを提供するマルチモーダル機能が含まれます。
早期アクセス: 継続的な改善に向けた一歩
xAI は、米国内のユーザーに Grok への限定的な早期アクセスを提供しており、広範な展開の前に貴重なフィードバックを収集して Grok の機能を改良することを目的としています。 この取り組みは、xAI が今後数か月間にわたって策定する有望なロードマップの始まりにすぎません。
要約すると、イーロン・マスク氏の xAI が主導する Grok は、幅広いユーザーにサービスを提供することを目的とした、リアルタイムの知識を備えた有望な AI チャットボットとして登場します。 その独自のエンジン Grok-1 は、推論とコーディングにおいて顕著な改善を示し、xAI が AI 分野で急速に進歩していることを示しています。
画像ソース:Shutterstock
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