马斯克「搞笑」模型刚刚升级到Grok-1.5，推理性能暴涨，支持128k长上下文。最重要的是，Grok-1.5的数学和代码能力大幅提升。
Grok-1官宣开源不过半月，新升级的Grok-1.5出炉了。
刚刚，马斯克xAI官宣，128K上下文Grok-1.5，推理能力大幅提升。
并且，很快就会上线。
11天前，Grok-1模型的权重和架构开源，展示了Xai在去年11月之前取得的进展。
Grok-1有3140亿参数，是Llama 2的4倍大，而且采用的是MoE架构，8个专家中2个是活跃专家。
Xai介绍，也就是从那时起，团队改进了最新模型Grok-1.5的推理和解决问题的能力。
OpenAI前开发者关系负责人表示，从xAI重大发布的时间可以看出他们前进的步伐和紧迫感。令人振奋！
128K上下文，Grok-1.5数学推理能力暴涨
根据官方介绍，Grok-1.5改进了推理能力，上下文长度为128K。
Grok-1.5最显著的改进之一是，它在编码和数学相关任务中的表现。
在测试中，Grok-1.5在数学基准上取得50.6%的得分，在GSM8K基准上获得了90%，这两个数学基准涵盖了从小学到高中的各种竞赛问题。
此外，在评估代码生成和解决问题能力的HumanEval基准测试中，Grok-1.5获得了74.1%的高分。
从下图中，与Grok-1相比，可以看出Grok-1.5在数学方面的能力得到大幅提升，GSM8K上从62.9%改进到90，MATH上从23.9%提升到50.6%。
128K长语境理解，扩增16倍
Grok-1.5另一全新特点是，能够在其上下文窗口内处理高达128K token的文本。
这使Grok的内存容量，增加到以前上下文长度的16倍，从而使它能够利用更长的文档中的信息。
此外，新模型还可以处理更长和更复杂的提示，同时在其上下文窗口扩展时仍保持其指令跟随能力。
在Needle In A Haystack（NIAH）评估中，Grok-1.5 展示了强大的检索能力，可检索长度达 128K 字节的上下文中的嵌入文本，并取得了完美的检索结果。
Grok-1.5基础设施
Grok-1.5构建在基于JAX、Rust和Kubernetes的定制分布式训练框架之上。
这个训练堆栈可以让xAI团队能够以最少的投入，大规模构建创意，以及训练新的架构。
在大型计算群集上进行训练LLM的一个主要挑战是，最大限度地提高训练任务的可靠性和正常运行时间。xAI定制的训练编排器，可确保自动检测有问题的节点，并将其从训练任务剔除。
与此同时，他们还优化了检查点、数据加载和训练任务的重启，以最大限度地减少发生故障时的停机时间。
xAI表示，Grok-1.5将很快提供给早期测试者，以帮助改进模型。
博客还预告了Grok-1.5将在未来几天里推出几个新功能。
最后，xAI还是一如既往地po出了招募信息。
马斯克「搞笑」模型刚刚升级到Grok-1.5，推理性能暴涨，支持128k长上下文。最重要的是，Grok-1.5的数学和代码能力大幅提升。
Grok-1官宣开源不过半月，新升级的Grok-1.5出炉了。
刚刚，马斯克xAI官宣，128K上下文Grok-1.5，推理能力大幅提升。
并且，很快就会上线。
11天前，Grok-1模型的权重和架构开源，展示了Xai在去年11月之前取得的进展。
Grok-1有3140亿参数，是Llama 2的4倍大，而且采用的是MoE架构，8个专家中2个是活跃专家。
Xai介绍，也就是从那时起，团队改进了最新模型Grok-1.5的推理和解决问题的能力。
OpenAI前开发者关系负责人表示，从xAI重大发布的时间可以看出他们前进的步伐和紧迫感。令人振奋！
128K上下文，Grok-1.5数学推理能力暴涨
根据官方介绍，Grok-1.5改进了推理能力，上下文长度为128K。
Grok-1.5最显著的改进之一是，它在编码和数学相关任务中的表现。
在测试中，Grok-1.5在数学基准上取得50.6%的得分，在GSM8K基准上获得了90%，这两个数学基准涵盖了从小学到高中的各种竞赛问题。
此外，在评估代码生成和解决问题能力的HumanEval基准测试中，Grok-1.5获得了74.1%的高分。
从下图中，与Grok-1相比，可以看出Grok-1.5在数学方面的能力得到大幅提升，GSM8K上从62.9%改进到90，MATH上从23.9%提升到50.6%。
128K长语境理解，扩增16倍
Grok-1.5另一全新特点是，能够在其上下文窗口内处理高达128K token的文本。
这使Grok的内存容量，增加到以前上下文长度的16倍，从而使它能够利用更长的文档中的信息。
此外，新模型还可以处理更长和更复杂的提示，同时在其上下文窗口扩展时仍保持其指令跟随能力。
在Needle In A Haystack（NIAH）评估中，Grok-1.5 展示了强大的检索能力，可检索长度达 128K 字节的上下文中的嵌入文本，并取得了完美的检索结果。
Grok-1.5基础设施
Grok-1.5构建在基于JAX、Rust和Kubernetes的定制分布式训练框架之上。
这个训练堆栈可以让xAI团队能够以最少的投入，大规模构建创意，以及训练新的架构。
在大型计算群集上进行训练LLM的一个主要挑战是，最大限度地提高训练任务的可靠性和正常运行时间。xAI定制的训练编排器，可确保自动检测有问题的节点，并将其从训练任务剔除。
与此同时，他们还优化了检查点、数据加载和训练任务的重启，以最大限度地减少发生故障时的停机时间。
xAI表示，Grok-1.5将很快提供给早期测试者，以帮助改进模型。
博客还预告了Grok-1.5将在未来几天里推出几个新功能。
最后，xAI还是一如既往地po出了招募信息。