Навчання підсилення Grok 3 (RL) - це ключовий компонент, який відрізняє його від інших моделей AI. Він використовує масштабний RL для вдосконалення своїх навичок вирішення проблем, що дозволяє йому мислити секунди до хвилин, виправити помилки, досліджувати альтернативи та доставляти точні відповіді [1] [3]. Цей підхід дозволяє Grok 3 імітувати покрокове мислення людини, посилюючи його здатність ефективно обробляти складні завдання [1].
Порівняно з іншими моделями AI, такими як Chatgpt, наголос Grok 3 на навчанні підкріплення забезпечує більш вдосконалені можливості міркування. Незважаючи на те, що Chatgpt також є потужною мовою моделі, RL Grok 3 дозволяє йому адаптувати та вдосконалювати свої відповіді за допомогою випробувань та помилок, що особливо корисно для завдань, що вимагають логічних міркувань та вирішення проблем [1] [4]. Крім того, здатність Grok 3 до відстеження та виправлення помилок робить його більш надійним у вирішенні складних математичних та наукових проблем порівняно з такими моделями, як GPT-4O та Gemini Ultra [1] [3].
Виступ Грока 3 в орієнтирах, таких як американський іспит з математики Invitational Mathematics (AIME) та відповіді на фізику на рівні випускників (GPQA) демонструють свої вищі можливості міркування порівняно з іншими моделями [1] [3]. Однак і Grok 3, і інші моделі, такі як Chatgpt, не можуть досягти успіху в нішевих додатках, таких як маркетинг чи аналітика, оскільки вони є платформами загального призначення [2]. Загалом, навчання підсилення Grok 3 посилює його міркування та здібності щодо вирішення проблем, позиціонуючи його як провідну модель в орієнтирах AI.
Цитати:[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-fe--fhe-comperison
[5] https://www.datacamp.com/blog/grok-3
[6] https://www.youtube.com/watch?v=aaujfhxqrbw
[7] https://opencv.org/blog/grok-3/
.