Học củng cố của Grok 3 (RL) là một thành phần chính làm cho nó khác biệt với các mô hình AI khác. Nó sử dụng RL quy mô lớn để tinh chỉnh các kỹ năng giải quyết vấn đề của mình, cho phép nó suy nghĩ trong vài giây đến phút, chính xác lỗi, khám phá các giải pháp thay thế và đưa ra câu trả lời chính xác [1] [3]. Cách tiếp cận này cho phép Grok 3 bắt chước tư duy từng bước của con người, tăng cường khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả [1].
So với các mô hình AI khác như Chatgpt, sự nhấn mạnh của Grok 3 về việc học tập trung cung cấp khả năng suy luận nâng cao hơn. Mặc dù TATGPT cũng là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ, RL của Grok 3 cho phép nó thích nghi và cải thiện các phản ứng của nó thông qua thử nghiệm và lỗi, đặc biệt có lợi trong các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận logic và giải quyết vấn đề [1] [4]. Ngoài ra, khả năng quay lại của Grok 3 và các lỗi chính xác làm cho nó mạnh mẽ hơn trong việc xử lý các vấn đề toán học và khoa học phức tạp so với các mô hình như GPT-4O và Gemini Ultra [1] [3].
Hiệu suất của Grok 3 trong các điểm chuẩn như Bài kiểm tra toán học Invitational (AIME) của Mỹ và câu hỏi về vật lý cấp độ sau đại học (GPQA) cho thấy khả năng suy luận vượt trội của nó so với các mô hình khác [1] [3]. Tuy nhiên, cả Grok 3 và các mô hình khác như TATGPT đều không thể vượt trội trong các ứng dụng thích hợp như tiếp thị hoặc phân tích, vì chúng là các nền tảng đa năng [2]. Nhìn chung, việc học củng cố của Grok 3 giúp tăng cường khả năng lý luận và giải quyết vấn đề, định vị nó như một mô hình hàng đầu trong điểm chuẩn AI.
Trích dẫn:[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-comparison
[5] https://www.datacamp.com/blog/grok-3
[6] https://www.youtube.com/watch?v=aAUJFHXQRBW
[7] https://opencv.org/blog/grok-3/
.