Grok 2 - Grok 2

模型详细情况和参数

Grok 2

模型全称
Grok 2
模型简称
Grok 2
模型类型
聊天大模型
发布日期
2024-08-13
预训练文件大小
未知
是否支持中文(中文优化)
最高支持的上下文长度
128K
模型参数数量(亿)
模型代码开源协议
不开源
预训练结果开源商用情况
不开源 - 不开源
模型GitHub链接
暂无
模型HuggingFace链接
暂无
在线演示地址
https://grok.com/
DataLearnerAI的模型介绍
官方博客论文
Grok-2 Beta Release
基础模型
无基础模型
发布机构
评测结果
评测名称 评测能力方向 评测结果
MMLU 知识问答 87.5
MMLU Pro 知识问答 75.5
HumanEval 代码生成 88.4
MATH 数学推理 76.1
GPQA Diamond 常识推理 56.0

Grok 2 简介

Grok2在多方面进行了技术升级:

上下文长度:Grok2的上下文处理能力得到了显著增强,可以处理高达128,000个token的文本。这意味着它能够在更大的文本范围内保持对话的连贯性和一致性,适用于处理长文档或复杂查询的场景。

模型架构:尽管具体的架构细节尚未公开,但根据xAI的声明,Grok2采用了更先进的架构设计,可能包括更深的网络层或更有效的注意力机制,旨在提高模型的理解和生成能力。

训练数据:Grok2的训练数据集得到了扩展和优化,涵盖了更广泛的文本种类和语言,这有助于提高模型的泛化能力,使其在多种语言和文化背景下都能表现出色。

性能与应用

语言理解与生成:Grok2在自然语言理解和生成方面的表现得到了显著提升。它能更自然地处理复杂的对话,理解其中的细微差别,并以更人性化的方式回应用户。

多模态能力:虽然主要是文本处理模型,Grok2也在朝着多模态处理的方向发展,计划整合图像和视频理解的能力,这将在未来拓展其应用场景。

科学研究辅助:正如xAI的使命所述,Grok2被设计为科学研究的辅助工具。它能够帮助研究人员理解复杂的科学文献、生成假设、甚至提出实验设计建议。

用户体验:Grok2的用户界面和交互性也有所改进,旨在提供更直观、更友好的用户体验,特别是在提供帮助和解决问题时。

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Grok 2所属的领域
自然语言处理

自然语言处理

Natural Language Process

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