Grok: chatbot Elona Muska „poszukujący maksymalnej prawdy”

Grok to generatywny chatbot oparty na sztucznej inteligencji, opracowany przez xAI, firmę badawczą założoną przez Elona Muska. Podobnie jak inne popularne chatboty, Grok może generować tekst lub kod, analizować dane i rozwiązywać złożone problemy. Jednak tym, co wyróżnia Groka, jest jego poczucie humoru i nieszablonowe myślenie. W tym artykule przyjrzymy się historii chatbota, jego możliwościom i wyróżniającym go cechom.

Historia Groka

Elon Musk był współzałożycielem OpenAI (znanego z ChatGPT) w 2015 roku, ale opuścił firmę 3 lata później, ponieważ „nie zgadzał się z niektórymi zamierzeniami zespołu OpenAI”.

W kwietniu 2023 roku Elon Musk powiedział w wywiadzie, że ChatGPT jest zbyt poprawny politycznie, podczas gdy on zamierzał stworzyć „sztuczną inteligencję maksymalnie poszukującą prawdy, która stara się zrozumieć naturę wszechświata”. Tymczasowa nazwa tego projektu brzmiała TruthGPT (pochodząca od angielskiego słowa „truth” – prawda).

Elon Musk przedstawia TruthGPT

Ostatecznie zmieniono nazwę na Grok, zainspirowaną powieścią science fiction Roberta A. Heinleina z 1961 roku pt. „Obcy w obcej ziemi”, w której termin „grok” oznacza głębokie i intuicyjne zrozumienie czegoś.

• Pierwsza wersja Grok została wydana w listopadzie 2023 roku.
• W marcu 2024 roku została zaktualizowana do wersji Grok-1.5, oferującej nowatorskie możliwości logiczne i większe okno kontekstowe obejmujące 128 000 tokenów.
• W grudniu 2024 roku wydano Grok-2. Model ten mógł przetwarzać zarówno tekst, jak i obrazy.

Wreszcie w lutym 2025 roku wydano Grok 3. Elon Musk nazwał ten model „przerażająco inteligentnym”.

Nowa wersja została przetestowana na superkomputerze Colossus, który ma dziesięciokrotnie większą moc obliczeniową niż poprzednie najnowocześniejsze modele.

Wydajność Grok

Elon Musk twierdzi, że Grok 3 jest najinteligentniejszą sztuczną inteligencją na Ziemi. Czy naprawdę jest tak dobra, jak ją reklamują? Sprawdźmy:

• Grok 3 wykazuje o 20% wyższą dokładność w porównaniu z poprzednikiem, co zostało zweryfikowane za pomocą standardowych testów NLP i sztucznej inteligencji.
• O 25% szybsze przetwarzanie i o 15% większa dokładność w rozumieniu języka naturalnego i generowaniu odpowiedzi w porównaniu z ChatGPT o1 pro i DeepSeek R1.
• Imponujące wyniki w testach matematycznych, naukowych i kodowania.

Matematyka, nauki ścisłe, programowanie

Więcej testów porównawczych:

Jak widać na powyższych zdjęciach, Grok 3 jest wyjątkowo dobry w:

• matematyki (AIME'25 i AIME'24)
• nauk przyrodniczych, takich jak biologia, fizyka i chemia (GPQA)
• kodowania (LCB)
• rozumienia multimodalnego (MMMU)

Sam test MMMU obejmuje 11 500 pytań z różnych dziedzin, w tym sztuki i projektowania, biznesu, zdrowia i medycyny, nauk ścisłych, nauk humanistycznych i społecznych oraz technologii i inżynierii.

Przykład MMMU

Wczesna wersja Grok-3 (o nazwie kodowej „Chocolate”) zajęła pierwsze miejsce w LMSYS Arena (platformie służącej do oceny i porównywania różnych dużych modeli językowych w konkurencyjnym środowisku), stając się pierwszym modelem sztucznej inteligencji, który przekroczył wynik 1400 punktów we wszystkich kategoriach.

Aktualne modele Grok

Grok 3 jest dostępny w różnych kształtach i rozmiarach. Flagowy model nosi po prostu nazwę Grok 3. Posiada głęboką wiedzę specjalistyczną w dziedzinie finansów, opieki zdrowotnej, prawa i nauki. Lekki model nosi nazwę Grok 3 mini. Jest szybki, inteligentny i doskonale nadaje się do zadań opartych na logice, które nie wymagają głębokiej wiedzy specjalistycznej.

Dostępne są również szybkie warianty (grok-3-fast-beta i grok-3-mini-beta), które wykorzystują dokładnie ten sam model bazowy i zapewniają identyczną jakość odpowiedzi, ale są obsługiwane na szybszej infrastrukturze, co skutkuje znacznie krótszym czasem odpowiedzi.

Grok potrafi analizować obrazy (opisywać zdjęcia, identyfikować obiekty, odczytywać tekst):

• Maksymalny rozmiar obrazu: 10 MiB
• Maksymalna liczba obrazów: bez ograniczeń
• Obsługiwane typy plików obrazów: jpg, jpeg, png
• Akceptowana jest dowolna kolejność wprowadzania obrazów/tekstu

Ponadto Grok potrafi generować wysokiej jakości obrazy przy użyciu autokorekcyjnego modelu generowania obrazów o nazwie kodowej Aurora. Model ten ma natywną obsługę danych multimodalnych, co pozwala mu czerpać inspirację z obrazów dostarczonych przez użytkownika lub bezpośrednio je edytować. Należy pamiętać, że Aurora jest dostępna na platformie X, ale niekoniecznie musi być dostępna na innych platformach.

Modele Grok w oficjalnym API nie są połączone z Internetem, co oznacza, że nie mają wiedzy o wydarzeniach światowych po 17 listopada 2024 r.

Szkolenie Grok

Rozwój Grok 3 został przyspieszony przez superkomputer Colossus firmy xAI, który działa na 200 000 procesorach graficznych Nvidia H100 i H200. Nowy model przeszedł 200 milionów godzin szkolenia na procesorach graficznych – 10 razy więcej niż Grok-2. Dzięki temu ogromnemu skokowi mocy obliczeniowej Grok 3 może przetwarzać ogromne zbiory danych z niespotykaną dotąd wydajnością, osiągając jednocześnie jeszcze większą dokładność.

Twórcy dostosowali podejście do szkolenia, włączając syntetyczne zbiory danych, mechanizmy samokorekty i uczenie się przez wzmocnienie, aby poprawić wydajność Grok 3:

• Syntetyczne zbiory danych. Są to sztucznie wygenerowane dane stworzone w celu naśladowania danych rzeczywistych bez wykorzystania informacji wrażliwych lub zastrzeżonych. Służą one do szkolenia modeli językowych poprzez symulowanie różnych scenariuszy, zapewniając zróżnicowany i kontrolowany zbiór danych, który zwiększa efektywność uczenia się i rozwiązuje problemy związane z prywatnością danych.
• Mechanizmy samokorekty. Grok-3 ma wbudowaną zdolność do sprawdzania faktów i udoskonalania własnych odpowiedzi w miarę upływu czasu. System porównuje swoje odpowiedzi z wiarygodnymi źródłami, wykrywa błędy i dostosowuje swoje podejście na przyszłość. Ta ciągła samokorekta oznacza, że im częściej się go używa, tym mniej popełnia błędów, stopniowo zbliżając się do ludzkiej dokładności w swoich odpowiedziach. Nie jest on idealny, ale został zaprojektowany tak, aby uczyć się na podstawie każdej interakcji.
• Uczenie się przez wzmocnienie. Rodzaj uczenia maszynowego, w którym model sztucznej inteligencji uczy się poprzez otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania, podobnie jak ludzie nabywają umiejętności poprzez doświadczenie. System jest szkolony w celu maksymalizacji pozytywnych wyników poprzez próbę i błąd, poprawiając swoje zdolności decyzyjne.

Techniki te pomagają ograniczyć nieprawidłowe odpowiedzi, znane jako halucynacje, poprzez zastosowanie wielu etapów walidacji oraz skuteczniejsze dostosowywanie się poprzez ciągłą samoocenę i uczenie się.

Aby odpowiedzi Groka były bardziej naturalne i trafne, twórcy wprowadzili pętle informacji zwrotnej od ludzi (metoda szkolenia, w której ludzie oceniają dokładność, trafność i przydatność treści generowanych sztucznie) oraz szkolenie kontekstowe (uczy bota uwzględniania poprzednich interakcji, intencji użytkownika i informacji otoczenia w celu generowania dokładniejszych i trafniejszych odpowiedzi).

Unikalne cechy Groka

Podczas gdy większość modeli sztucznej inteligencji trzyma się formalnego tonu (i często brzmi jak robot), Grok 3 wyróżnia się odważnym i ironicznym stylem. Nie boi się używać humoru, sarkazmu i niekonwencjonalnych sformułowań. Grok priorytetowo traktuje oparte na faktach, bezstronne odpowiedzi, często podważając popularne narracje. Podczas gdy inne sieci neuronowe unikają omawiania złożonych tematów, Grok przyjmuje inne podejście. Nie boi się dyskutować o filozofii, polityce czy dylematach etycznych. Grok potrafi rozważyć wiele punktów widzenia, a nawet przyznać się do niepewności — to rzadka cecha wśród chatbotów. Dzięki temu Grok sprawia wrażenie rozmówcy, a nie generycznej maszyny odpowiadającej na pytania.

Grok 3 jest pomocny dla rolników, przedsiębiorców, kierowców i twórców treści.

Grok został stworzony z myślą o dostarczaniu maksymalnie pomocnych i prawdziwych odpowiedzi. Bot doskonale radzi sobie z złożonymi lub otwartymi pytaniami. Podczas gdy wiele chatbotów wyróżnia się szybkim dostarczaniem faktów lub odpowiedziami opartymi na skryptach, Grok został zaprojektowany do obsługi złożonych zapytań, zwłaszcza w dziedzinach takich jak nauka i krytyczne myślenie. Potrafi rozłożyć skomplikowane tematy, takie jak mechanika kwantowa lub dylematy etyczne, na łatwe do przyswojenia wyjaśnienia, nie upraszczając ich. To sprawia, że jest to idealne rozwiązanie dla użytkowników, którzy oczekują więcej niż tylko powierzchownych odpowiedzi, niezależnie od tego, czy są to studenci, naukowcy, czy po prostu ciekawscy.

Ponadto użytkownicy zauważają, że bot ten znacznie rzadziej cenzuruje swoje odpowiedzi niż ChatGPT lub Claude. Grok posiada jednak protokoły bezpieczeństwa, które zapobiegają szkodliwym lub nielegalnym instrukcjom, takim jak budowa bomby. Jeśli użytkownik zadałby takie pytanie, bot zignorowałby je – być może wyjaśniając ogólnie naukę o materiałach wybuchowych w sposób nieinstruktażowy lub mówiąc: „Nie wysadzajmy rzeczy w powietrze; może zamiast tego zajmiemy się czymś mniej... łatwopalnym?”. W ten sposób bot zachowuje równowagę między otwartością a odpowiedzialnością, w przeciwieństwie do niektórych chatbotów, które mogą całkowicie zakończyć rozmowę lub udzielić zbyt ogólnych odpowiedzi.

Przyszłość Groka

Elon Musk wspomniał podczas transmisji na żywo, że wkrótce Grok 3 będzie miał tryb głosowy, w którym użytkownicy będą mogli rozmawiać z chatbotem Grok za pomocą poleceń głosowych i otrzymywać odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję. Dzięki wprowadzeniu trybu głosowego w Grok 3 użytkownicy będą mogli w bardziej naturalny i interaktywny sposób wchodzić w interakcję ze sztuczną inteligencją, zacierając granice między komunikacją między ludźmi a maszynami.

Funkcje premium, takie jak DeepSearch, tryb Think i tryb Big Brain, będą dostępne dla szerszego grona odbiorców. DeepSearch to wyszukiwarka Grok. Została zaprojektowana, aby uzyskać dostęp do najnowszych wiadomości w czasie rzeczywistym, syntetyzować kluczowe informacje, rozstrzygać sprzeczne fakty i opinie oraz wydobywać jasność ze złożonych zagadnień. Tryb Think zapewnia podejście oparte na łańcuchu myśli do poleceń użytkownika. Wynikiem jest szczegółowy opis rozumowania modelu krok po kroku. Nadaje się do złożonych pytań wymagających starannej logiki, takich jak zadania matematyczne, pytania filozoficzne lub wyjaśnienia techniczne. Tryb Big Brain to bardziej rozbudowany, kreatywny lub wymagający większej mocy obliczeniowej tryb, który wykorzystuje szerszy kontekst, zaawansowane rozpoznawanie wzorców lub większą bazę wiedzy. Jest idealny do rozwiązywania wieloaspektowych lub otwartych pytań, generowania innowacyjnych pomysłów lub łączenia punktów z różnych dziedzin. Tryb ten może symulować wyższy poziom abstrakcji lub intuicji.

Jeśli chodzi o sprzęt, superkomputer Colossus firmy xAI jest największym i najpotężniejszym systemem szkoleniowym sztucznej inteligencji na świecie. Zbudowany w zaledwie 122 dni — szybciej niż ktokolwiek przewidywał — początkowo działał na 100 000 procesorach graficznych Nvidia H100.

Czas budowy – 122 dni

W imponującym czasie 92 dni firma xAI podwoiła swoją moc obliczeniową do 200 000 procesorów graficznych, integrując nowe, bardziej wydajne układy Blackwell H200 firmy Nvidia. Ten ogromny wzrost mocy to dopiero początek. xAI planuje rozbudować Colossus do 1 miliona układów, torując drogę dla przyszłych modeli Grok, które będą jeszcze bardziej wydajne i przełomowe. Przyszłe wersje Grok mogą być w stanie obsługiwać strumienie danych wideo, audio i danych w czasie rzeczywistym.

W miarę rozwoju tych technologii mogą one potencjalnie zmienić branże, usprawnić naukę i poszerzyć naszą zbiorową wiedzę w sposób, który dopiero zaczynamy rozumieć. Droga Groka od tekstowego chatbota do multimodalnego podmiotu interaktywnego działającego w czasie rzeczywistym jest świadectwem szybkiego tempa innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji i zapowiada ekscytujące czasy dla użytkowników, programistów i całej społeczności technologicznej.

Premiera Grok 4 planowana jest na koniec 2025 roku.