Hvad er de vigtigste forskelle i de forudgående data, der bruges til Grok 3 og GPT-4O

1. Træningsinfrastruktur og beregning af strøm: Grok 3 blev trænet i Xai's Colossus Supercluster, som er en af ​​de største AI -træningsklynger i verden, ved hjælp af over 100.000 NVIDIA H100 GPU'er. Dette gav signifikant mere beregnet strøm sammenlignet med tidligere modeller, hvilket muliggjorde omfattende træning i massiv skala [1] [3]. I modsætning hertil er specifikke detaljer om GPT-4Os træningsinfrastruktur ikke så offentligt detaljeret, men det er kendt, at Openai også bruger store computerressourcer.

2. træningsdata: Grok 3 blev trænet i en blanding af offentligt tilgængelige internetdata og proprietære datasæt fra X (tidligere Twitter), hvilket gav dem adgang til realtidsdata og aktuelle begivenheder [1] [7]. GPT-4O, som andre GPT-modeller, trænes på et enormt internetdatasæt, men mangler realtidsdataintegrationen, som Grok 3 drager fordel af.

3. Kontekstvindue og databehandling: Grok 3 har et kontekstvindue på op til 1 million tokens, så det kan behandle omfattende dokumenter og komplekse beder effektivt [1]. Mens GPT-4O også har et stort kontekstvindue, fremhæves Grok 3's specifikt for sin evne til at håndtere lange sekvenser effektivt.

4. adgang til realtidsdata: Grok 3 drager fordel af realtidsdatatatsovergang gennem dens integration med X, hvilket forbedrer dens evne til at diskutere aktuelle begivenheder og analysere frisk information [5]. GPT-4O har ikke denne realtidsadgang, da dens træningsdata typisk er afskåret på et bestemt tidspunkt.