「Grok Elon MuskのxAIからのAIチャットボット」

「エロン・マスクのxAIから学ぶAIチャットボットの理解」

最近、テスラやSpaceXを手がける起業家のエロン・マスクが、彼のAIスタートアップである「xAI」と、その中でのGrokの発表で注目を浴びています。このモデルは、1年前に買収したTwitterの評価が初期の440億ドルから現在は190億ドルになったばかりの1週間後に発表されました。

Grok LLMへのアクセスはこちら:https://grok.x.ai/

Grokの特徴の1つは、リアルタイム情報を提供する能力で、他の類似モデルとは異なります。最近のスクリーンショットで示されているように、Grokは現在の出来事の最新情報をユーモアを交えて提供するだけでなく、その対話の中で鮮明で風刺的なトーンを示しています。このアプローチは、従来の中立的で事実に基づくAIの応答からの大きな転換を示しており、より人間らしく魅力的な対話スタイルに傾斜しています。

Grok by XAi

Grok by XAi

最新ニュースへのクエリや遊び心のあるリクエストに対するAIの返答は、遊び心に溢れつつも情報を伝えるトーンを保ちつつ、違法行為の議論に対しては断固とした姿勢を示していることが特徴的です。

Grok by XAi

Grok by XAi

Grok LLMは、330億のパラメータを持つGrok-0というプロトタイプLLMから始まりました。Grok-0からGrok-1への進化により、推論およびコーディングの能力が大幅に向上し、HumanEvalコーディングタスクで63.2%、MMLUで73%のスコアを獲得しました。

Grokの中心であるGrok-1は、次のトークン予測のために細心の注意を払って事前トレーニングされた自己回帰型Transformerベースのモデルです。事前トレーニングの後、Grok-1はフィードバックを受け、前身である初期のGrok-0モデルからの洞察を得ながら微調整を行いました。この微調整により、Grok-1の能力が磨かれ、2023年11月の公式リリースに向けて準備が整いました。

Grok-1のトレーニングプログラムは、インターネットのデータ(Q3 2023まで)とAIチューターからの貴重なフィードバックを含んでおり、幅広い推論能力を備えています。

Benchmark Grok-1

Benchmark Grok-1

Grok-1の中学校の数学のワードプロブレム、多様な学問領域の多肢選択問題、Pythonのコード補完課題、数学の問題への対応能力は、その堅牢な推論能力を示しています。特に、ChatGPT-3.5やInflection-1などの類似モデルを上回る、GPT-4のような大規模なトレーニングデータセットを持つモデルにだけ劣ります。

Grokの基盤となるカスタムトレーニングおよび推論スタックは、Kubernetes、Rust、JAXを使用して構築されています。高いパフォーマンス、信頼性、バグ予防のためにRustを重視することは、xAIの品質と革新への献身の証です。

Grokは、単なる質問応答AI以上のものとして展望されており、スケーラブルな監督、高度な安全性と信頼性のための公式検証、長文脈の理解、対抗的頑健性、多様な能力を備えたツールとして位置付けられています。最終的な目標は、Grokに多くのセンスを備えさせ、より幅広い範囲のリアルタイムな対話と支援を可能にすることです。

対照的に、ChatGPTという他の注目すべきAIツールは、当初はリアルタイムのインターネットアクセスがなく、機智のある返答のためにプロンプトが必要でした。後のバージョンではこれが改善されましたが、Grokのユーモアとリアルタイム情報の組み合わせ能力は新たな基準を設定しています。

早期のベータフェーズを終えた後、GrokはXプレミアムの加入者に利用可能になります。広告のない体験のために、月額16ドルの価格帯です。このアクセシビリティは、高度なAI会話エージェントの民主化への一歩を示しています。

以下のポストは、GrokのUIの特徴を紹介しています。xAIの創設メンバーの1人が投稿しました。

7月に発売されたxAIは、GoogleのDeepMindやMicrosoftなどの名だたるAI研究機関と提携しているチームによる共同事業です。独立して運営されていますが、Teslaや他の企業との関与とともに、Xとの相互的な関係を維持し、多様な専門知識を集めてAIによるコミュニケーションの未来を推進しています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

データサイエンス

「Adam Ross Nelsonによる自信のあるデータサイエンスについて」

データサイエンスの中で新たな分野が現れ、研究内容が理解しにくい場合は、専門家や先駆者と話すのが最善です最近、私たちは...

データサイエンス

「David Smith、TheVentureCityの最高データオフィサー- インタビューシリーズ」

デビッド・スミス(別名「デビッド・データ」)は、TheVentureCityのチーフデータオフィサーであり、ソフトウェア駆動型のス...

機械学習

もし芸術が私たちの人間性を表現する方法であるなら、人工知能はどこに適合するのでしょうか?

MITのポストドクターであるジヴ・エプスタイン氏(SM '19、PhD '23)は、芸術やその他のメディアを作成するために生成的AIを...

機械学習

「Prolificの機械学習エンジニア兼AIコンサルタント、ノラ・ペトロヴァ – インタビューシリーズ」

『Nora Petrovaは、Prolificの機械学習エンジニア兼AIコンサルタントですProlificは2014年に設立され、既にGoogle、スタンフ...

人工知能

「aiOlaのCEO兼共同創設者、アミール・ハラマティによるインタビューシリーズ」

アミール・ハラマティは、aiOlaのCEO兼共同創業者であり、スピーチを作業可能にし、どこでも完全な正確さで業界固有のプロセ...

人工知能

スコット・スティーブンソン、スペルブックの共同創設者兼CEO- インタビューシリーズ

スコット・スティーブンソンは、Spellbookの共同創設者兼CEOであり、OpenAIのGPT-4および他の大規模な言語モデル(LLM)に基...