Grok 2 모델 : 'Grok 2가 오픈 소스가 될 것'

Grok은 Elon Musk가 설립 한 인공 지능 회사 인 Xai가 개발 한 고급 AI 모델입니다. 많은 주류 언어 모델과 달리 Grok은 Chatgpt (OpenAi) 또는 Claude (의인화)에 비해 덜 제한적이고 응답이 더 열려 있도록 설계되었습니다. 편견없는 진실을 찾는 AI 경험을 제공하여 오늘날 가장 강력하고 독특한 대형 언어 모델 (LLM) 중 하나입니다. Grok 2와 같은 Grok 모델을 사용하면 비전 기능, 텍스트 텍스트 등을 탐색 할 수 있습니다. Grok 2는 이전 모델과 마찬가지로 역동적 인 대화에 참여하고 복잡한 질문에 대답하며 창의적인 콘텐츠를 생성하면서 논리적이고 사실 기반 접근 방식을 유지하도록 훈련되었습니다.

목차

엘론 머스크 (Elon Musk)의 집단 가족

그로크 2는 무엇입니까?

• 그로크의 이미지 생성에 대한 진실
• Grok 3의 출시 3 : 왜 API를 통해 그로크 모델에 액세스하는 방법
• 모델
이미지 이해 : 비전 모델
grok 2를 사용하여
• chatbot을 만들어 봅시다
• 결론
• 엘론 머스크의 집단 여기 진화는 다음과 같습니다
Grok-1 : 2023 년 11 월에 출시 된이 초기 버전은 Grok의 대화 능력에 대한 토대를 마련했습니다. 그것은 훈련이 제한적이지만 빠른 개선 가능성을 가진“매우 초기 베타 제품”으로 묘사되었습니다. Grok-1.5 : 2024 년 5 월에 출시 된이 업데이트는 추론 기능을 강화하고 컨텍스트 길이를 128,000 토큰으로 증가시켜보다 복잡한 상호 작용을 가능하게합니다. Grok-1.5v : 2024 년 4 월에 발표 된이 버전은 문서 및 이미지와 같은 다양한 시각적 정보 유형을 처리 할 수있는 기능을 추가했습니다. Grok-2는 2024 년 8 월에 데뷔 한 grok-2는 업그레이드 된 성능을 선보이고 이미지 생성 기능을 소개하여 기능을 더욱 확장했습니다. Grok-2 Mini

: 2024 년 8 월에 출시 된이 작은 버전은 속도와 품질의 균형을 맞추기 위해 릴리스되어 요구 사항이 다른 사용자에게 제공됩니다.

Grok-3 : 2025 년 2 월 18 일에 공개 된 최신 반복은 복잡한 추론과 높은 수준의 문제 해결 기능을 강조합니다. 이 버전은 AI 기술의 상당한 도약으로 여겨지며 기존 챗봇을 능가하는 것을 목표로합니다.

지금, 그로크 3이 여기 있습니다 !!! 여기에서 전체 커버리지를 읽으십시오 : Grok 3이 여기 있습니다! 그리고 그것이 할 수있는 일은 당신의 마음을 날려 버릴 것입니다!

grok-2는 무엇입니까?

Grok-2는 Elon Musk의 Xai가 개발 한 Grok Chatbot의 강화 된 버전입니다. 보다 사용자 친화적이고, 적응력이 풍부하고, 질문에 대답하고, 글쓰기 지원 및 코딩 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 주요 기능 및 기능 :

접근성

Grok-2는 X (이전 트위터) 프리미엄 가입자에게 제공됩니다. 성능

Xai는 Grok-2가 업그레이드 된 성능과 추론으로 전임자 Grok-1.5에 대한“주목할만한 진보”라고 주장합니다. Grok-2의 업데이트 된 버전은 개선 된 정확도, 명령어 팔로우 및 다국어 기능으로 3 배 더 빠른 것으로 알려져 있습니다. 랭킹 Grok-2는 식별자 인 'Sus-Column-R'의 LMSYS 리더 보드에서 3 위를 차지하며, 안트로, Gemini 및 Llama의 Claude 3.5를 능가합니다. 이미지 생성 grok-2에는 이미지 생성 능력이 있습니다 실시간 데이터 grok-2는 x 게시물에서 얻은 실시간 데이터를 사용합니다. Grok 버튼

"Grok 버튼"은 사용자가 관련 컨텍스트를 발견하고 실시간 이벤트를 이해하며 트렌드 토론에 대해 더 깊이 탐구 할 수 있도록 도와줍니다.

버전 Elon Musk에 따라 Grok-2는 앞으로 오픈 소스가 될 것입니다. Grok의 이미지 생성에 대한 진실 일반적인 오해 중 하나는 Grok 2가 이미지를 생성한다는 것입니다. 대신, Xai는 Flux라는 별도의 이미지 모델에 의존합니다. Flux는 가장 진보 된 AI 이미지 생성 모델 중 하나입니다. 특히 현실적인 출력과 관련하여 미드 저트를 능가 할 때. 사용자가 X에서 이미지를 요청하면 Grok은 중개자 역할을하며 API를 통해 플럭스를 호출하여 이미지를 생성합니다. 그래서 Grok이 이미지를 직접 생성하는 것처럼 보이지만 실제로는 무대 뒤에서 플럭스를 활용하고 있습니다.
• . Grok 3의 릴리스 : 왜 이것이 모든 것을 바꾸는가 Grok 3이 여기에 있기 때문에 Grok API로 AI 에이전트를 구축하기에 완벽한시기입니다. 세계에서 가장 좋은 AI 모델 일 수 있습니다. . 참고 : 한두 개로 Grok 3을 통해 API에 액세스 할 수 있습니다. Grok 3이 왜 그렇게 중요한가?
전례없는 컴퓨팅 전력 : Xai는 이제 세계에서 가장 큰 AI 클러스터를 보유하고 있으며 여전히 확장되고 있습니다.
• 첫 번째 원칙적 사고 : Musk와 그의 팀은 기본 최초의 관점에서 AI에 접근하여 최대 효율성과 성능을 보장합니다. 고급 추론 : Grok 3은 혁신적인 논리로 복잡한 문제를 해결하고 기존 모델을 능가하는 데 탁월합니다. DeepSearch : 특정 소스에 집중할 수있는 옵션으로 빠르고 심도있는 검색을 가능하게합니다.
큰 두뇌 : 사려 깊은 분석을 위해 더 많은 시간을 할당하여 응답 깊이를 향상시킵니다. 책임있는 ai : X.AI의 첫 번째 사슬의 체인 모델, 투명성과 편향 및 잘못된 정보에 대한 보호를 보장합니다. 속도 및 파워 : Colossus 슈퍼 컴퓨터에서 실시간 응용 프로그램에 이상적이며, 실시간 응용 프로그램에 이상적입니다. Voice & Audio
• : 다가오는 기능은 음성 모드 및 오디오 대 텍스트 변환이 포함됩니다. 대부분의 사람들은 여전히 ​​chatgpt 또는 claude를 사용하고 있습니다. 즉, Grok은 여전히 ​​레이더 아래에 있습니다. 그러나 Grok 3이 다가오는 날에 우수한 것으로 판명되면 인기가 급격히 급등하여 1 년 또는 2 년 이내에 세계 최고의 LLM이 될 수 있습니다. . API를 통해 Grok 모델에 액세스하는 방법?
현재로서는 두 가지 모델에 액세스 할 수 있습니다
• Grok-2-1212 : 필터링되지 않은 통찰력과 원시 지능을 제공하는 플래그십 LLM. Grok-2-Vision-1212 : 문서 및 사진과 같은 다양한 시각적 입력을 처리하는 데 탁월한 최신 이미지 이해 LLM.
첫째, 열기 : https://x.ai/
• "지금 빌드 시작"을 클릭하고 이메일 ID를 사용하여 로그인합니다.
• 필요에 따라 결제 방법과 청구 주소를 추가하십시오 이것은 사용하려는 모델에 대한 API 키를 설정합니다.
• 실무 Grok 2 Model .env 파일에서 API 키를 저장 : grok_api_key =“your_api_key”
• 출력

Grok 2 출력 비용 입력 비용 (프롬프트 토큰)

40 토큰 × ($ 2.00 / 1,000,000)
• = $ 0.00008
  출력 비용 (완료 토큰)
713 토큰 × ($ 10.00 / 1,000,000)

= $ 0.00713

이 요청의 총 비용
• 따라서이 요청은 약 $ 0.00721 ​​(또는 약 0.72 센트)입니다. 이미지 이해 : 비전 모델
  

입력 이미지

출력

import os
from openai import OpenAI
From dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
GROK_API_KEY=os.getenv(“GROK_API_KEY”)
client = OpenAI(
api_key= GROK_API_KEY,
base_url="https://api.x.ai/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="grok-2-latest",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a Python progamminmg language expert."},
{"role": "user", "content": "How can a beginner read and parse a JSON file in Python? You can teach them using examples"},
],
)
print(completion.choices[0].message.content)

Grok 2 출력 비용 입력 비용 (프롬프트 토큰)

To help a beginner read and parse a JSON file in Python, let's go through the
 process step-by-step with examples. We'll use the `json` module, which is
 part of Python's standard library, making it easy to work with JSON data.

Here's how you can read and parse a JSON file:

1. First, we need to import the `json` module.

2. Then, we'll open the JSON file and use `json.load()` to parse its contents.

3. Finally, we can access and use the parsed data.

Let's see this in action with an example:

```python

# Import the json module

import json

# Open and read the JSON file

with open('example.json', 'r') as file:

# Parse the JSON data

data = json.load(file)

# Now we can work with the data

print(data)

# Accessing specific elements (assuming the JSON structure)

print(data['name'])

print(data['age'])

# If it's a list of objects

for item in data:

print(f"Name: {item['name']}, Age: {item['age']}")

```

Let's break down what's happening:

1. We import the `json` module, which provides functions to work with JSON
 data.

2. We use a `with` statement to open the file. This ensures the file is
 properly closed after we're done with it.

3. We use `json.load(file)` to read and parse the JSON data from the file.
 This function automatically converts the JSON data into a Python object

 (usually a dictionary or a list).

4. After parsing, `data` now contains the JSON content as a Python object. We
 can print it or access its elements.

5. Depending on the structure of your JSON, you can access elements using
 dictionary syntax (`data['key']`) or list indexing.

Here's an example of what the `example.json` file might look like:

```json

{

"name": "John Doe",

"age": 30,

"city": "New York"

}

```

Or, if it's a list of objects:

```json

[

{"name": "John Doe", "age": 30},

{"name": "Jane Smith", "age": 25}

]

```

For beginners, here are some important points to remember:

- JSON files typically have a `.json` extension.

- JSON data can be a single object (like a dictionary) or an array (like a
 list).

- You need to know the structure of your JSON to access its elements
 correctly.

- If you encounter errors, it's often because the JSON file is not properly
 formatted or you're trying to access elements that don't exist.

To practice, beginners can create their own JSON files and try parsing them.
 They can also use online JSON validators to ensure their files are correctly
 formatted before attempting to parse them in Python.

텍스트 입력 비용 : 52 토큰 × ($ 2.00 / 1,000,000) = $ 0.000104

이미지 입력 ​​비용 :

총 입력 비용 = $ 0.00164

if completion.usage:
print(completion.usage.to_json())

{<br>"completion_tokens": 713,<br>"prompt_tokens": 40,<br>"total_tokens": 753,<br>"prompt_tokens_details": {<br>"audio_tokens": 0,<br>"cached_tokens": 0,<br>"text_tokens": 40,<br>"image_tokens": 0<br>}<br>}

출력 비용 (완료 토큰) import os from openai import OpenAI from getpass import getpass XAI_KEY = getpass('Enter Grok API Key: ')

텍스트 출력 비용 :

483 Tokens × ($ 10.00 / 1,000,000) = $ 0.00483

이 요청의 총 비용

따라서이 요청은 약 $ 0.00647 (또는 약 0.65 센트)입니다. Langchain을 사용한 Grok 2
• 출력
  챗봇을 만들어 봅시다
  출력
결론 Grok 3의 출시가 다가 오면서 Xai는 Openai, Google Deepmind 및 Anthropic의 심각한 도전자로 빠르게 배치하고 있습니다. Xai의 대규모 컴퓨팅 전력이 우수한 AI 모델로 해석되면 Grok은 향후 몇 년 안에 AI 공간을 지배 할 수 있습니다. 개발자, 기업가 및 AI 애호가에게는 Grok과 함께 건축을 시작할 때가되었습니다. 얼리 어답터는 아직 가장 큰 AI 혁명이 될 수있는 것에 큰 이점을 얻으려고합니다.
• • 지구상에서 가장 똑똑한 AI 인 Xai Grok 3의 힘을 경험하십시오! 획기적인 기능을 탐색하고 오늘 프로젝트를 변화시키기 위해 코스에 등록하십시오!
  Grok 2 실습 정보 에서이 기사를 찾았기를 바랍니다. 아래 의견 섹션에서 귀하의 생각을 알려주세요.

위 내용은 Grok 2 모델 : 'Grok 2가 오픈 소스가 될 것'의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!