Grok 3 tugevdusõpe (RL) on põhikomponent, mis eristab seda teistest AI -mudelitest. See kasutab oma probleemide lahendamise oskuste täpsustamiseks suuremahulist RL-i, võimaldades sellel mõelda sekunditest kuni minutiteni, korrigeerida vigu, uurida alternatiive ja esitada täpseid vastuseid [1] [3]. See lähenemisviis võimaldab Grok 3-l jäljendada inimese samm-sammult mõtlemist, suurendades selle võimet keerukate ülesannetega tõhusalt hakkama saada [1].
Võrreldes teiste AI -mudelitega, näiteks ChatGPT, pakub Grok 3 rõhuasetus tugevdusõppele arenenum mõttekäik. Kuigi ChatGpt on ka võimas keelemudel, võimaldab Grok 3 RL tal vastuseid kohaneda ja parandada katse-eksituse kaudu, mis on eriti kasulik ülesannetes, mis nõuavad loogilist mõttekäiku ja probleemide lahendamist [1] [4]. Lisaks muudab Grok 3 võime tõrkeid tagasi tõmmata ja korrigeerida keerukate matemaatiliste ja teaduslike probleemide lahendamisel võrreldes selliste mudelitega nagu GPT-4O ja Gemini Ultra [1] [3].
Grok 3 tulemuslikkus sellistes võrdlusalustes nagu Ameerika kutse matemaatika eksam (AIME) ja lõpetanute füüsika küsimuste vastamine (GPQA) näitab selle paremaid mõttekäike võrreldes teiste mudelitega [1] [3]. Nii Grok 3 kui ka muud mudelid, näiteks Chatgpt, ei pruugi siiski silma paista niššide rakendustes nagu turundus või analüütika, kuna need on üldotstarbelised platvormid [2]. Üldiselt suurendab Grok 3 tugevdusõpe selle mõttekäiku ja probleemide lahendamise võimeid, positsioneerides selle juhtiva mudeliks AI võrdlusalustes.
Tsitaadid:[1] https://writitesonic.com/blog/what-is-grok-3
[2] https://writitesonic.com/blog/grok-3-vs-chatgpt
[3] https://x.ai/blog/grok-3
]
[5] https://www.datacamp.com/blog/grok-3
[6] https://www.youtube.com/watch?v=aaujfhxqrbw
[7] https://opencv.org/blog/grok-3/
]