多伦多大学心理学教授、畅销书作者Peterson在𝕏上发文称,Grok出现了像ChatGPT一样的“唤醒现象”,回答变得带有偏见。
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。
Logstash 作为一个强大的日志管理工具,提供了一个名为 Grok 的过滤器插件,专门用于解析复杂的文本数据。
摘要: 在本篇博客中,我们将深入探讨Grok-1,这个由xAI团队开发的3140亿参数的混合专家模型。Grok-1不仅仅是一个模型,它是AI领域的一次重大突破,代表了大模型发展的未来方向。这篇文章将覆盖Grok-1的基本信息、如何开始使用、模型规格、下载权重的方法以及其在Apache 2.0许可证下的开放性。无论您是AI领域的新手还是资深专家,本文都将带给您宝贵的见解和知识。关键词包括:Grok-1, 大模型, 开源, 混合专家模型, 参数, Apache 2.0许可证, AI技术, 机器学习, 深度学习。
如果你正在使用Elastic Stack并且正尝试将自定义Logstash日志映射到Elasticsearch,那么这篇文章适合你。
毕竟马斯克起诉OpenAI的理由是「OpenAI违背了最初对开源、非营利人工智能的承诺」,这节骨眼上把Grok开源算是成功占领道德高地。
就在上周,马斯克参加了英国人工智能安全峰会,在会上他向大家号召,“对人工智能要抱最好的希望,但也要做最坏的打算”。相信在他发表这样一番言论的时候,已经对人工智能未来的发展方向有了明确的规划。这不就在最近,马斯克旗下的AI团队便放出大招,推出了首个AI大模型产品——Grok。
3140亿的参数,让Grok-1成为迄今参数量最大的开源LLM,是Llama 2的4倍。
在人工智能的世界里,开源是一种力量,是一种信仰。北京时间3月18日早上,马斯克旗下的xAI公司做出了一个大胆的决定:开源了全球参数量最大的语言模型Grok-1,足足拥有3140亿参数,并采用了8个混合专家(MoE)架构。用户可以将Grok用于商业用途(免费),并且进行修改和分发,并没有附加条款,这一举动无疑给AI界带来了一场地震。
代码和模型权重已上线GitHub。官方信息显示,此次开源的Grok-1是一个3140亿参数的混合专家模型——
最近一段时间,AI领域的大事件真的是层出不穷,从2月份的Sora到3月初的Claude3,每一个新产品都掀起了AI领域的巨浪。
3月11日,埃隆·马斯克承诺,他的公司 xAI 会把 AI 聊天机器人 Grok 开源给大家,现在,这承诺已经兑现了。
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马斯克真是的世界上精力最旺盛的富豪之一,他一面进行着火箭计划,一面加紧研发新能源车的步伐,还在百忙之中抽空在自己的社交软件上宣布“Grok 2将于下月上线”的重大消息。
本周一,马斯克在他的社交媒体平台 X 上宣布 xAI 开源 Grok,这也兑现了他上周的开源承诺。截至目前,Grok 已经在 GitHub 上获得了 4.3k 颗 Star。
3月29日,马斯克旗下xAI团队突然对外发布Grok-1.5大模型,主打就是一个“字少事大”。而这一次的动作,明摆着也是冲着GPT-4去的。
开源,这个词在当今科技领域中愈发引人瞩目。它不仅仅是一种技术,更是一种思想的体现。随着数字化时代的到来,开源已然成为了推动创新、加速发展的一股强大力量。
grok是一个十分强大的logstash filter插件,他可以通过正则解析任意文本,将非结构化日志数据弄成结构化和方便查询的结构。他是目前logstash 中解析非结构化日志数据最好的方式。
Grok Grok 是一款仿照《银河系漫游指南》(Hitchhiker's Guide to the Galaxy)设计的人工智能。它可以回答几乎任何问题,更难的是,它甚至可以建议你问什么问题!
2023年11月,马斯克旗下的人工智能公司 xAI 发布了首款 AI 聊天产品,取名为“Grok”。Grok 的名字来自罗伯特·安森·海因莱因的科幻小说《异乡异客》,意思是完全理解某事或某人。Grok 具备以下特点:
Grok-backdoor是一款支持Ngrok隧道的强大Python后门工具,该工具基于Python开发,使用了Ngrok隧道来实现C&C通信。值得一提的是,当前版本的Grok-backdoor支持使用Pyinstaller生成Windows、Linux和Mac后门源码。
4月7日,据《华尔街日报》独家报道,xAI正在和投资者们进行洽谈,计划筹集高达30亿美元的资金,而其估值也极有可能飙升到180亿美元这一天文数字。而xAI才仅仅成立不到一年的时间,它无疑是马斯克的又一个“造富神话”。
本文建立在干货 | Logstash Grok数据结构化ETL实战上,并专注于在Grok中使用自定义正则表达式。
11月24日,马斯克在X上发文,表示所有初代特斯拉Roadster的原始设计和工程现在完全开源。不单如此,旗下的AI大模型Grok将于下周正式上线。Grok的上线具有十分重要的里程碑意义。因为这件事刚好发生在ChatGPT发布一年之际,短短一年时间,生成式AI得到了长足的发展,成为了具有确定性的技术浪潮。
之前写聊聊如何自定义parallelStream的线程池这篇文章的时候,就被坑了一下。
今天凌晨,马斯克旗下的大型模型公司 xAI 宣布正式开源了一款名为「Grok-1」的混合专家(MoE)模型,该模型包含着 3140 亿个参数,成为当前参数量最大的开源大语言模型之一。
自从 2023 年 11 月 Grok 首次亮相以来,马斯克的 xAI 正在大模型领域不断取得进步,向 OpenAI 等先行者发起进攻。在 Grok-1 开源后不到一个月,xAI 的首个多模态模型就问世了。
PrivateGPT 是一个可以与您的文档进行交互的项目,利用 GPT 的强大功能,100% 私密且无数据泄漏。
在这篇博文中Anand Tiwari将讲述他在建立这样一个监控和警报系统时的经历和面临的挑战
将这个日志示例和Grok模式粘贴到在线Grok调试器中,您应该能够看到以下匹配结果:
3月11日,马斯克在X(原推特)上发贴宣布,本周将开源Grok。今年2月29日,马斯克起诉OpenAI及其创始人奥特曼,称当时成立OpenAI是为造福人类而开发AGI,而OpenAI将非营利组织变成了微软利益最大化,违反了合同,要求OpenAI恢复开源。
“Eason,企业一线运维实战者,马哥教育原创作者联盟成员,热爱分享Linux应用技术的感想和原创知识。” Logstash Filter Plugin Grok Logstash提供了一系列filter过滤plugin来处理收集到的log event,根据log event的特征去切分所需要的字段,方便kibana做visualize和dashboard的data analysis。所有logstash支持的event切分插件查看这里。下面我们主要讲grok切分。 Grok基本介绍 1.Grok 使用
马斯克在与著名播客节目主持人Lex Fridman的最新对话中表示,人工智能初创公司OpenAI的“闭源”行为并不是可取的做法。为此,马斯克旗下的首款人工智能聊天机器人Grok则将采取开源政策。
本文描述问题及解决方法适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
1、ValueError: attempted relative import beyond top-level package 2、ModuleNotFoundError: No module named 'testpkg'
还记得周一,OpenAI悄无声息地解禁了ChatGPT的两大能力:一是上传PDF、数据文档等文件,另一个是无需转换即可使用所有工具。
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作为一个日志中心,它会收集各种各样的日志,可以用于问题排查,数据监控,统计分析等等。那么对于繁多的日志,它们都有各自的存储格式,我们如何来区分它们,对于不同的日志格式,我们又是如何去解析的呢? 一长串没有结构化的日志,给人的感觉很凌乱。我们需要的是提取日志中的有效字段,并以我们期望的形式进行展现。下面我将和大家一起来探究日志解析的奥秘。 原理 依照前文,使用filebeat来上传日志数据,logstash进行日志收集与处理,elasticsearch作为日志存储与搜索引擎,最后使用kibana展现日志的可视
Apache的Web Server会产生大量日志,当我们想要对这些日志检索分析。就需要先把这些日志导入到Elasticsearch中。此处,我们就可以使用Logstash来实现日志的采集
8 构建完整的ELK技术栈 ---- 输入数据集 像这样的nginx访问日志 172.30.0.8 - - [26/Jun/2020:14:39:30 +0800] "GET //app/app/ac
Logstash作为一个数据处理管道,提供了丰富的插件,能够从不同数据源获取用户数据,进行处理后发送给各种各样的后台。这中间,最关键的就是要对数据的类型就行定义或映射。
近期需要对Nginx产生的日志进行采集,问了下度娘,业内最著名的解决方案非ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)莫属。
Grok开源了,项目地址(包含代码何模型的磁链):https://github.com/xai-org/grok
filebeat是本地文件日志数据采集器,通常用作ELK中的日志采集,将采集的日志数据传输到elasticsearch,当需要进行数据处理时,先传入logstash,经过logstash处理后再存入elasticsearch
最近几年,随着大语言模型的飞速发展与迭代,科技巨头们都竞相投入巨额财力打造超级计算机(或大规模 GPU 集群)。他们认为,更强大的计算能力是实现更强大 AI 的关键。
3 使用Logstash采集、解析和转换数据 理解Logstash如何采集、解析并将各种格式和类型的数据转换成通用格式,然后被用来为不同的应用构建多样的分析系统 ---- 配置Logstash 输入插
grok为Logstash 的Filter的一个插件,又因为存在表达式要配置,最开始当成过滤条件的配置了。随着深入了解,发现这个只是一个数据结构化转换工具,主要作用就是把String类型的字符串转为key-value形式。
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