ترتبط الاختلافات الرئيسية في بيانات PRETREING المستخدمة لـ Grok 3 و GPT-4O بشكل أساسي بمجموعات بيانات التدريب والبنية التحتية:
1. البنية التحتية التدريبية وقوة الحساب: تم تدريب Grok 3 على Xai Colossus Supercluster ، والتي تعد واحدة من أكبر مجموعات تدريب الذكاء الاصطناعى في العالم ، باستخدام أكثر من 100000 وحدة معالجة الرسومات Nvidia H100. يوفر هذا قدرًا أكبر من القدرة على حساب مقارنة بالموديلات السابقة ، مما يسمح بتدريب مكثف على نطاق ضخم [1] [3]. في المقابل ، فإن التفاصيل المحددة حول البنية التحتية التدريبية لـ GPT-4O ليست مفصلة للجمهور ، ولكن من المعروف أن Openai يستخدم أيضًا موارد الحوسبة على نطاق واسع.
2. بيانات التدريب: تم تدريب Grok 3 على مزيج من بيانات الإنترنت المتوفرة للجمهور ومجموعات البيانات الخاصة من X (سابقًا Twitter) ، مما يوفر لها الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي والأحداث الجارية [1] [7]. يتم تدريب GPT-4O ، مثل نماذج GPT الأخرى ، على مجموعة بيانات إنترنت شاسعة ولكنها تفتقر إلى تكامل البيانات في الوقت الفعلي الذي يستفيد منه Grok 3.
3. نافذة السياق ومعالجة البيانات: لدى Grok 3 نافذة سياق تصل إلى مليون رمز ، مما يسمح لها بمعالجة مستندات واسعة ومطالبات معقدة بكفاءة [1]. على الرغم من أن GPT-4O لديها أيضًا نافذة سياق كبيرة ، إلا أن Grok 3's يتم تسليط الضوء عليها على وجه التحديد لقدرتها على التعامل مع التسلسلات الطويلة بشكل فعال.
4. الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي: يستفيد Grok 3 من الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي من خلال تكامله مع X ، مما يعزز قدرتها على مناقشة الأحداث الجارية وتحليل المعلومات الجديدة [5]. لا تملك GPT-4O هذا الوصول في الوقت الفعلي ، حيث يتم قطع بيانات التدريب الخاصة به عادة في وقت معين.
الاستشهادات:[1] https://x.ai/blog/grok-3
[2] https://9meters.com/technology/ai/grok-3-vs-chatgpt-a-head-to-head-comparison
[3] https://www.datacamp.com/blog/grok-3
[4] https://www.leanware.co/Insights/grok-3-vs-gpt-models-comparison
[5] https://huggingface.co/blog/llmhacker/grok-3-ai
[6] https://writesonic.com/blog/grok-3-vs-chatgpt
[7] https://opencv.org/blog/grok-3/
[8] https://botpress.com/blog/gpt-3-vs-gpt-4-whats-the-difference