Modelo básico de código aberto xAI do Grok, mas sem nenhum código de treinamento

A rede social X está lançando acesso ao chatbot Grok da xAI para assinantes do nível Premium após Elon Musk anunciou a expansão para mais usuários pagantes no mês passado. A empresa disse em seu página de suporte que apenas usuários Premium e Premium+ podem interagir com o chatbot em regiões selecionadas.

No ano passado, depois que o xAI de Musk anunciou o Grok, ele disponibilizou o chatbot para usuários Premium+ – pessoas que pagam US$ 16 por mês ou uma taxa de assinatura de US$ 168 por ano. Com a atualização mais recente, usuários que pagam US$ 8 por mês podem acessar o chatbot.

Os usuários podem conversar com Grok no “modo normal” ou no “modo divertido”. Assim como qualquer outro produto Large Language Model (LLM), Grok mostra rótulos indicando que o chatbot retornaria respostas imprecisas.

Já vimos alguns exemplos disso. No início desta semana, X lançou uma nova visualização de exploração dentro do Grok, onde o chatbot resume as notícias mais populares. Notavelmente, Jeff Bezos e apoiado pela NVIDIA Perplexity AI também resume notícias.

No entanto, Grok parece ir um passo além de apenas resumir histórias escrevendo manchetes. Como Mashável escreveu, o chatbot escreveu uma manchete falsa dizendo “Irã ataca Tel Aviv com mísseis pesados”.

Musk provavelmente deseja que mais pessoas usem o chatbot Grok para rivalizar com outros produtos, como ChatGPT da OpenAI, Gemini do Google ou Claude da Anthropic. Nos últimos meses, ele criticou abertamente as operações da OpenAI. Musk chegou a processar a empresa em março sobre a “traição” de seu objetivo sem fins lucrativos. Em resposta, a OpenAI apresentou documentos buscando o rejeição de todas as reivindicações de Musk e liberou trocas de e-mail entre o CEO da Tesla e a empresa.

No mês passado, xAI de código aberto Grok, mas sem detalhes de dados de treinamento. Como argumentou o meu colega Devin Coldewey, ainda existem questões sobre se esta é a versão mais recente do modelo e se a empresa será mais transparente quanto à sua abordagem no desenvolvimento do modelo e nas informações sobre os dados de treinamento.



Fuente