„Grok 3“ armatūros mokymasis (RL) yra pagrindinis komponentas, išskiriantis jį iš kitų AI modelių. Jis naudoja didelio masto RL, kad patobulintų savo problemų sprendimo įgūdžius, leisdama jam mąstyti kelias sekundes, ištaisyti klaidas, ištirti alternatyvas ir pateikti tikslius atsakymus [1] [3]. Šis požiūris leidžia „Grok 3“ imituoti žmogaus žingsnis po žingsnio mąstymą, padidindamas jo sugebėjimą efektyviai tvarkyti sudėtingas užduotis [1].
Palyginti su kitais AI modeliais, tokiais kaip „ChatGPT“, „Grok 3“ pabrėžiamas sustiprinimo mokymasis suteikia sudėtingesnę samprotavimo galimybes. Nors „ChatGPT“ taip pat yra galingas kalbos modelis, „Grok 3“ RL leidžia jam pritaikyti ir pagerinti savo atsakymus bandymų ir klaidų metu, o tai ypač naudinga atliekant užduotis, kurioms reikia loginių samprotavimų ir problemų sprendimo [1] [4]. Be to, „GROK 3“ sugebėjimas atsitraukti ir ištaisyti klaidas tampa tvirtesnis tvarkant sudėtingas matematines ir mokslines problemas, palyginti su tokiais modeliais kaip GPT-4O ir Dvynių ultra [1] [3].
„Grok 3“ pasirodymas etalonuose, tokiuose kaip Amerikos kvietimo matematikos egzaminas (AIME) ir absolventų lygio fizikos klausimai, atsakantys (GPQA), parodo savo aukštesnes samprotavimo galimybes, palyginti su kitais modeliais [1] [3]. Tačiau tiek „GROK 3“, tiek kiti modeliai, tokie kaip „ChatGPT“, gali neišsaugoti tokiose nišose kaip rinkodara ar analizė, nes tai yra bendrosios paskirties platformos [2]. Apskritai, „Grok 3“ stiprinimo mokymasis padidina jo samprotavimus ir problemų sprendimo gebėjimus, išdėstant jį kaip pagrindinį modelį AI etalonuose.
Citatos:[1] https://writesonic.com/blog/what-is-grok-3
[2] https://writesonic.com/blog/grok-3-vs-chatGpt
[3] https://x.ai/blog/grok-3
[4] https://9meters.com/technology/ai/grok-3-vs-chatgpt-a-head-to-head-head-comparion
[5] https://www.datacamp.com/blog/grok-3
[6] https://www.youtube.com/watch?v=aAUJFHXQRBW
[7] https://opencv.org/blog/grok-3/
[8] https://www.forbes.com/sites/larsdaniel/2025/02/16/elon-Musks-smart-grok-3-release-ką