Grok-2: xAIのオープンソースハイブリッドエキスパート大規模言語モデル

Grok-2は、イーロン・マスクのxAIが2024年に開発した第2世代のマクロ言語モデルである。このモデルの大きな特徴は、より効率的に情報を処理するために設計されたMoE（Mixture-of-Experts）アーキテクチャである。簡単に言えば、モデル内には複数の「専門家」のネットワークがあり、問題の種類に応じて、システムは大規模なモデル全体を動員するのではなく、最も関連性の高い専門家だけを起動して問題を解決する。 このアプローチは、強力な性能を維持しながら計算資源を節約する。 Grok-2のモデルウェイトは、研究者や開発者がHugging Faceコミュニティからダウンロードできるように公開されており、総ファイルサイズは約500GBです。 Grok-2は、対話、プログラミング、推論を改善するように設計されており、複数のベンチマークにおいて、業界の最先端モデルに匹敵するか、それ以上の性能を実証しています。

機能一覧

• ハイブリッド・エキスパート・アーキテクチャ（MoE）モデルは複数のエキスパート・ネットワークで構成され、各推論では一部のエキスパートだけが起動されるため、計算効率が向上する。
• パワフルなパフォーマンスGPT-4-Turbo、Claude 3.5 Sonnetなど、プログラミング、数学、統合推論などの複数のベンチマークで、トップモデルに匹敵するパフォーマンスを発揮します。
• オープン加重モデルの重みはコミュニティに公開されており、ユーザーはHugging Faceからフルモデルファイル（〜500GB）をダウンロードして、ローカルでの展開や研究に利用することができる。
• コミュニティ・ライセンスこのモデルでは グロック 2 共同体使用許諾契約（Community Licence Agreements）は、研究および非商業的プロジェクトでの使用を認める一方、適格な商業的使用の道筋も提供する。
• 高いハードウェア要件モデルのサイズが大きいため、Grok-2の実行には高レベルのハードウェアが必要であり、少なくとも8つのGPUと40GB以上のメモリを使用することが公式に推奨されています。

ヘルプの使用

Grok-2モデルは、その大きなサイズと高いハードウェア要件のため、特別なハードウェア環境を持つ開発者や研究者を対象としています。以下は、Grok-2モデルをローカル環境に導入し、実行するための詳細な手順です：

ステップ1：環境の準備とハードウェア要件

作業を始める前に、お使いのシステムが以下の条件を満たしていることを確認してください：

• GPUGrok-2のTensor Parallelism（TP）は8に設定されており、モデルを実行するためには8つのGPUすべてに均等にロードする必要があるためです。
• 収納スペースダウンロードしたモデルウェイトファイル用に、少なくとも500GBのディスク空き容量が必要です。
• ソフトウェア環境Python3.xの環境をインストールし、必要な依存関係をpipを使ってインストールする準備をしてください。

ステップ2：モデルの重みをダウンロードする

Grok-2のモデルウェイトはHugging Face Hubでホストされています。このハブは huggingface-cli コマンドラインツールでダウンロードする。

1. ハギング・フェイス・ハブ・ツールの取り付け::
   あなたの環境にこのツールがインストールされていない場合は、pip経由でインストールできる。

   pip install -U "huggingface_hub[cli]"
   

2. ダウンロード・コマンドの実行::
   ターミナルを開き、以下のコマンドを実行する。このコマンドで /local/grok-2 モデルを保存するローカルパスに置き換えてください。

   huggingface-cli download xai-org/grok-2 --local-dir /local/grok-2
   

   銘記するネットワーク障害によりダウンロードが中断される場合があります。ダウンロードツールは、すべてのファイル（合計42ファイル）が正常にダウンロードされるまで、断続的なダウンロードをサポートします。

ステップ3：推論エンジンSGLangのインストール

Grok-2を効率的に実行するために、公式にはSGLang推論エンジンを使うことを推奨しています。

1. SGLangのインストール::
   SGLang公式GitHubリポジトリから最新バージョンをインストールしてください（要件 >= v0.5.1）。

   pip install -U sglang
   

   最高のパフォーマンスを得るには、CUDAのバージョンに合わせてソースからコンパイルしてインストールすることをお勧めします。

ステップ4：推論サーバーの起動

すべての依存関係をダウンロードしてインストールしたら、Grok-2モデルをロードして実行するために、ローカル推論サーバーを起動することができます。

1. サーバーコマンドの起動::
   ターミナルで以下のコマンドを実行します。コマンド内のモデルパス(--model) とレキサーへのパス (--tokenizer-path) は、先にダウンロードしたフォルダを指しています。

   python3 -m sglang.launch_server --model /local/grok-2 --tokenizer-path /local/grok-2/tokenizer.tok.json --tp 8 --quantization fp8 --attention-backend triton
   

   • --model /local/grok-2モデルの重みが置かれているフォルダへのパスを指定します。
   • --tokenizer-path /local/grok-2/tokenizer.tok.json参加者ファイルのパスを指定する。
   • --tp 88GPUに対応するテンソル並列数を8に設定する。
   • --quantization fp8使用 fp8 パフォーマンスとグラフィックメモリ使用量を最適化するための定量化。
   • --attention-backend tritonアテンション・メカニズムのバックエンドとしてTritonを使用し、計算効率を向上。

   サーバーが正常に起動すると、ネットワーク要求をリッスンし、クライアントが接続するのを待つ。

ステップ5: モデルと対話するリクエストを送る

サーバーが起動したら、モデルにリクエストを送り、クライアントスクリプトでレスポンスを受け取ることができる。

1. 公式テストスクリプトを使用する::
   SGLangはシンプルなクライアント側テストスクリプトを提供します。 send_one.モデルが正しく動作しているかどうかを素早くテストするために使用できます。

   python3 -m sglang.test.send_one --prompt "Human: What is your name?<|separator|>\n\nAssistant:"
   

   • チップフォーマットGrok-2は対話に特化したモデルであるため、特定のチャットテンプレートに従う必要があります。テンプレートのフォーマットは "Human: {你的问题}<|separator|>\n\nAssistant:".<|separator|> は特別なセパレーターである。
2. 期待される出力::
   問題がなければ、モデルは「Grok」という名前を返す。これは、デプロイメントプロセス全体が正常に完了したことを示します。を変更することができます。 --prompt パラメータを追加することで、モデルにさらなる質問を投げかけることができる。

以上の手順で、Grok-2モデルを自分のハードウェアに導入し、使用することができます。

アプリケーションシナリオ

1. 研究開発
   研究者や開発者は、Grok-2のオープンウエイトを利用して、ハイブリッドエキスパートモデルの内部構造を探求するための詳細な研究を行ったり、AI技術を進歩させるために特定の学術的または商業的タスクのためにそれらを微調整したりすることができる。
2. 複雑なコード生成とデバッグ
   Grok-2は、コーディング作業に優れています。開発者は、複雑なコード・スニペットの生成、プログラミング・パズルの解決、既存コードのデバッグ、あるプログラミング言語から別のプログラミング言語へのコード変換などに使用することができ、開発効率を大幅に向上させることができます。
3. 専門分野におけるコンテンツ制作
   法律文書、科学論文、市場分析レポートなど、深い知識と複雑な推論を必要とする分野では、Grok-2が高品質な初稿と独創的なアイデアを提供し、プロフェッショナルの時間と労力を大幅に節約します。
4. 高度な対話システム
   その強力な自然言語理解と生成機能により、Grok-2は、ハイエンドの顧客サービスや社内ナレッジベースのQ&Aなどのシナリオで、高度なチャットボットやバーチャルアシスタントの頭脳として使用することができ、より正確でコンテキストを意識した対話体験を提供します。

品質保証

1. ミックスド・エキスパート（MoE）モデルとは？
   ミックスド・エキスパート（MoE）は、ニューラルネットワーク・アーキテクチャの一つである。単一の巨大なモデルの代わりに、複数の小さな「エキスパート」ネットワークと「ゲーティング」ネットワークで構成される。リクエストが入力されると、ゲーティング・ネットワークが、どのエキスパートがそのタスクを処理するのに最も適しているかを判断し、少数のエキスパートのサブセットのみをアクティブにして答えを生成する。Grok-2は、モデルのサイズと容量を維持しながら計算効率を高めるために、このアーキテクチャを使用している。
2. Grok-2を実行するにはどのようなハードウェアが必要ですか？
   Hugging Faceの公式ページによると、Grok-2の実行には非常に強力なハードウェアが必要だという。具体的には、8つのGPUを搭載したサーバーが必要で、それぞれが40GB以上のビデオメモリを搭載している。
3. Grok-2のライセンスの制限は？
   Grok-2はGrok 2 Community Licence Agreementを使用しています。この契約では、学術研究や非商業的な目的のために自由に使用することができます。商用利用の場合は、適切なライセンス条項があります。重要な制限事項として、Grok-2やその出力を他の大規模言語モデルの学習や改良に使用することはできません。