Wat zijn de belangrijkste verschillen in de pretrainingsgegevens die worden gebruikt voor GROK 3 en GPT-4O

1. Trainingsinfrastructuur en rekenkracht: GROK 3 werd getraind op Xai's Colossus Supercluster, een van de grootste AI -trainingsclusters ter wereld, met behulp van meer dan 100.000 Nvidia H100 GPU's. Dit leverde aanzienlijk meer rekenkracht in vergelijking met eerdere modellen, waardoor uitgebreide training op een enorme schaal mogelijk is [1] [3]. In tegenstelling hiermee zijn specifieke details over de trainingsinfrastructuur van GPT-4O niet zo publiekelijk gedetailleerd, maar het is bekend dat Openai ook grootschalige computerbronnen gebruikt.

2. Trainingsgegevens: GROK 3 werd getraind op een mix van openbaar beschikbare internetgegevens en gepatenteerde datasets van X (voorheen Twitter), waardoor deze toegang kreeg tot realtime gegevens en actuele gebeurtenissen [1] [7]. GPT-4O is, net als andere GPT-modellen, getraind in een enorme internetdataset, maar mist de realtime gegevensintegratie waaruit GROK 3 profiteert.

3. Contextvenster en gegevensverwerking: GROK 3 heeft een contextvenster van maximaal 1 miljoen tokens, waardoor het uitgebreide documenten en complexe aanwijzingen efficiënt kunnen verwerken [1]. Hoewel GPT-4O ook een groot contextvenster heeft, wordt Grok 3's specifiek gemarkeerd vanwege het vermogen om lange sequenties effectief te verwerken.

4. Real-time gegevenstoegang: GROK 3 profiteert van realtime gegevenstoegang door de integratie ervan met X, wat het vermogen verbetert om actuele gebeurtenissen te bespreken en nieuwe informatie te analyseren [5]. GPT-4O heeft niet deze realtime toegang, omdat de trainingsgegevens meestal op een bepaald tijdstip worden afgesneden.