Grok: Elon Musks chatbot, der søger den maksimale sandhed

Grok er en generativ kunstig intelligens-chatbot udviklet af xAI, det forskningsfirma, der blev grundlagt af Elon Musk. Ligesom andre populære chatbots kan Grok generere tekst eller kode, analysere data og løse komplekse problemer. Det, der adskiller Grok, er dog dens sans for humor og utraditionelle tankegang. I denne artikel vil vi udforske chatbotens historie, muligheder og fremtrædende funktioner.

Grok's historie

Elon Musk var medstifter af OpenAI (kendt for ChatGPT) i 2015, men forlod virksomheden 3 år senere, fordi han »ikke var enig i nogle af de ting, OpenAI-teamet ønskede at gøre«.

I april 2023 sagde Elon Musk i et interview, at ChatGPT var for politisk korrekt, mens han havde til hensigt at skabe »en KI, der søger maksimal sandhed og forsøger at forstå universets natur«. Det foreløbige navn for dette projekt var TruthGPT (afledt af det engelske ord ›truth‹, der betyder sandhed).

Elon Musk introducerer TruthGPT

De ændrede til sidst navnet til Grok, som var inspireret af Robert A. Heinleins science fiction-roman fra 1961, »Stranger in a Strange Land«, hvor udtrykket »grok« betyder at forstå noget dybt og intuitivt.

• Den første version af Grok blev udgivet i november 2023.
• I marts 2024 blev den opgraderet til Grok-1.5 med banebrydende logiske funktioner og et større kontekstvindue på 128.000 tokens.
• I december 2024 blev Grok-2 udgivet. Denne model kunne behandle både tekst og billeder.

Endelig blev Grok 3 udgivet i februar 2025. Elon Musk kaldte denne model »skræmmende intelligent«.

Denne nye version blev trænet på Colossus-supercomputeren med 10 gange større regnekraft end tidligere avancerede modeller.

Grok's ydeevne

Elon Musk siger, at Grok 3 er den smarteste KI på Jorden. Er den virkelig så god som reklameret? Lad os se:

• Grok 3 viser 20 % højere nøjagtighed sammenlignet med sin forgænger, verificeret gennem branchestandard NLP- og KI-benchmarks.
• 25 % hurtigere behandlingshastigheder og 15 % større nøjagtighed i forståelse af naturligt sprog og generering af svar sammenlignet med ChatGPT o1 pro og DeepSeek R1.
• Imponerende resultater i matematik, naturvidenskab og kodningsbenchmarks.

Matematik, naturvidenskab, programmering

Flere benchmarks:

Som vi kan se på ovenstående billeder, er Grok 3 særdeles god til:

• matematik (AIME'25 og AIME'24)
• naturvidenskab, såsom biologi, fysik og kemi (GPQA)
• kodning (LCB)
• multimodal forståelse (MMMU)

MMMU-benchmark alene omfatter 11.500 spørgsmål, der dækker emner på tværs af discipliner, herunder kunst og design, erhverv, sundhed og medicin, naturvidenskab, humaniora og samfundsvidenskab samt teknologi og ingeniørvidenskab.

MMMU-eksempel

Den tidlige version af Grok-3 (med kodenavnet »Chocolate«) sikrede sig førstepladsen i LMSYS Arena (en platform designet til at evaluere og sammenligne forskellige store sprogmodeller i et konkurrencepræget miljø), hvilket gjorde den til den første KI-model, der oversteg en score på 1400 i alle kategorier.

Grok's nuværende modeller

Grok 3 findes i forskellige former og størrelser. Flagskibsmodellen hedder ganske enkelt Grok 3. Den har dyb viden inden for finans, sundhed, jura og videnskab. En letvægtsmodel hedder Grok 3 mini. Den er hurtig, smart og velegnet til logiske opgaver, der ikke kræver dyb viden.

Der findes også hurtige varianter (grok-3-fast-beta og grok-3-mini-beta), der bruger nøjagtig samme underliggende model og leverer identisk responskvalitet, men de kører på en hurtigere infrastruktur, hvilket resulterer i betydeligt hurtigere responstider.

Grok kan analysere billeder (beskrive billeder, identificere objekter, læse tekst):

• Maksimal billedstørrelse: 10 MiB
• Maksimalt antal billeder: Ingen begrænsning
• Understøttede billedfiltyper: jpg, jpeg, png
• Enhver rækkefølge af billed-/tekstinput accepteres

Grok er også i stand til at generere billeder i høj kvalitet ved hjælp af sin autoregressive billedgenereringsmodel med kodenavnet Aurora. Denne model har indbygget support til multimodal input, hvilket gør det muligt at hente inspiration fra eller direkte redigere brugerleverede billeder. Bemærk, at Aurora er tilgængelig på X-platformen, men ikke nødvendigvis på andre platforme.

Grok-modeller på den officielle API er ikke forbundet til internettet, hvilket betyder, at de ikke har kendskab til begivenheder i verden efter 17. november 2024.

Grok's træning

Udviklingen af Grok 3 blev fremskyndet af xAI's Colossus-supercomputer, der kører på 200.000 Nvidia H100- og H200-GPU'er. Den nye model har gennemgået 200 millioner GPU-timers træning – 10 gange mere end Grok-2. Takket være dette enorme spring i regnekraft kan Grok 3 behandle enorme datasæt med en hidtil uset effektivitet og samtidig opnå endnu større nøjagtighed.

Udviklerne justerede træningsmetoden ved at indarbejde syntetiske datasæt, selvkorrigerende mekanismer og forstærkende læring for at forbedre Grok 3's ydeevne:

• Syntetiske datasæt. Dette er kunstigt genererede data, der er skabt for at efterligne data fra den virkelige verden uden at bruge følsomme eller fortrolige oplysninger. De bruges til at træne sprogmodeller ved at simulere forskellige scenarier, hvilket sikrer et mangfoldigt og kontrolleret datasæt, der øger læringseffektiviteten og imødekommer bekymringer om databeskyttelse.
• Selvkorrigerende mekanismer. Grok-3 har en indbygget evne til at faktatjekke og forfine sine egne svar over tid. Systemet sammenligner sine svar med pålidelige kilder, finder fejl og justerer sin tilgang til næste gang. Denne løbende selvforbedring betyder, at jo mere du bruger det, jo færre fejl begår det, og det kommer gradvist tættere på menneskelignende nøjagtighed i sine svar. Det er ikke fejlfrit, men det er designet til at lære af hver eneste interaktion.
• Forstærkende læring. En type maskinlæring, hvor en KI-model lærer ved at modtage belønninger eller straffe for sine handlinger, ligesom mennesker tilegner sig færdigheder gennem erfaring. Systemet er trænet til at maksimere positive resultater gennem trial and error, hvilket forbedrer dets beslutningsevne.

Disse teknikker hjælper med at reducere forkerte svar, også kaldet hallucinationer, ved hjælp af flere valideringstrin og tilpasser sig mere effektivt gennem løbende selvvurdering og læring.

For at gøre Groks svar mere naturlige og relevante har udviklerne indført menneskelige feedback-loops (en træningsmetode, hvor mennesker vurderer nøjagtigheden, relevansen og nytten af kunstigt genereret indhold) og kontekstuel træning (det lærer botten at tage højde for tidligere interaktioner, brugerens intentioner og omgivende information for at generere mere nøjagtige og relevante svar).

Grok's unikke egenskaber

Mens de fleste KI-modeller holder sig til en formel tone (og ofte virker robotagtige), skiller Grok 3 sig ud med sin dristige og ironiske stil. Den er ikke bange for at bruge humor, sarkasme og ukonventionelle formuleringer. Grok prioriterer faktuelle, upartiske svar og udfordrer ofte populære fortællinger. Mens andre neurale netværk undgår at diskutere komplekse emner, tager Grok en anden tilgang. Den er ikke bange for at diskutere filosofi, politik eller etiske dilemmaer. Grok kan tage flere synspunkter i betragtning og endda indrømme, når den er usikker – en ærlighed, der er sjælden blandt chatbots. Dette får Grok til at føles som en samtalepartner snarere end en generisk svarmaskine.

Grok 3 er nyttigt for landmænd, forretningsfolk, chauffører og indholdsskabere.

Grok er udviklet med det formål at give så nyttige og sandfærdige svar som muligt. Botten er især god til at håndtere komplekse eller åbne spørgsmål. Mens mange chatbots er gode til hurtige fakta eller foruddefinerede svar, er Grok designet til at håndtere nuancerede spørgsmål, især inden for områder som videnskab og kritisk tænkning. Den kan nedbryde komplicerede emner – som kvantemekanik eller etiske dilemmaer – til forståelige forklaringer uden at forenkle dem for meget. Dette gør den til et oplagt valg for brugere, der ønsker mere end overfladiske svar, uanset om de er studerende, forskere eller nysgerrige sjæle.

Brugere bemærker også, at denne bot censurerer sine svar langt mindre end ChatGPT eller Claude. Grok har dog sikkerhedsprotokoller, der forhindrer skadelige eller ulovlige instruktioner, såsom at bygge en bombe. Hvis du spurgte, ville botten aflede – måske ved at forklare videnskaben bag sprængstoffer på en generel, ikke-instruktiv måde eller sige: »Lad os ikke sprænge ting i luften; hvad med at vi udforsker noget mindre... brændbart?« Dette balancerer åbenhed med ansvar, i modsætning til nogle chatbots, der måske afbryder samtalen helt eller giver alt for vage svar.

Groks fremtid

Elon Musk nævnte i en livestream, at Grok 3 snart vil indeholde en stemmetilstand, hvor brugerne vil kunne føre en samtale med Grok-chatbotten gennem talekommandoer og modtage kunstigt genererede stemmesvar. Med introduktionen af stemmetilstanden i Grok 3 vil brugerne opleve en mere naturlig og interaktiv måde at interagere med AI på, hvilket vil udviske grænserne mellem kommunikation mellem mennesker og maskiner.

Premium-funktioner, såsom DeepSearch, Think-tilstand og Big Brain-tilstand, vil blive tilgængelige for et bredere publikum. DeepSearch er Groks søgemaskine. Den er designet til at give adgang til de seneste nyheder i realtid, sammenfatte nøgleoplysninger, ræsonnere om modstridende fakta og meninger og skabe klarhed i kompleksitet. Think-tilstand giver en tankekæde-tilgang til brugerens prompt. Outputtet er en trinvis detaljeret beskrivelse af modellens ræsonnement. Den er velegnet til komplekse spørgsmål, der kræver omhyggelig logik, såsom matematiske problemer, filosofiske spørgsmål eller tekniske forklaringer. Big Brain-tilstand er en mere omfattende, kreativ eller beregningsintensiv tilstand, der udnytter en bredere kontekst, avanceret mønstergenkendelse eller en større videnbase. Den er ideel til at tackle multifacetterede eller åbne spørgsmål, generere innovative ideer eller forbinde punkter på tværs af forskellige domæner. Denne tilstand kan simulere et højere niveau af abstraktion eller intuition.

Hvad angår hardwaren, er xAI's Colossus-supercomputer verdens største og mest kraftfulde KI-træningssystem. Den blev bygget på kun 122 dage – hurtigere end nogen havde forudsagt – og kørte oprindeligt på 100.000 Nvidia H100 GPU'er.

Bygningstid – 122 dage

På imponerende 92 dage fordoblede xAI sin kapacitet til 200.000 GPU'er ved at integrere Nvidias nye og mere kraftfulde Blackwell H200-chips. Denne enorme effektforøgelse er kun begyndelsen. xAI planlægger at skalere Colossus til 1 million chips, hvilket baner vejen for fremtidige Grok-modeller, der vil være endnu mere kraftfulde og banebrydende. Fremtidige versioner af Grok vil muligvis kunne håndtere video, lyd og datastrømme i realtid.

Efterhånden som disse teknologier udvikler sig, har de potentiale til at transformere brancher, forbedre læring og udvide vores kollektive viden på måder, som vi kun lige er begyndt at forstå. Groks rejse fra en tekstbaseret chatbot til en multimodal, interagerende enhed i realtid er et bevis på den hurtige udvikling inden for KI-innovation, der lover spændende tider for brugere, udviklere og det teknologiske samfund som helhed.

Grok 4 forventes at blive udgivet i slutningen af 2025.