Quali sono le differenze chiave nei dati di pretrattamento utilizzati per GROK 3 e GPT-4O

1. Infrastruttura di addestramento e potenza di calcolo: Grok 3 è stato addestrato su Colossus Supercluster di Xai, che è uno dei più grandi cluster di addestramento AI al mondo, utilizzando oltre 100.000 GPU NVIDIA H100. Ciò ha fornito una potenza di calcolo significativamente maggiore rispetto ai modelli precedenti, consentendo una formazione approfondita su scala enorme [1] [3]. Al contrario, i dettagli specifici sull'infrastruttura di formazione di GPT-4O non sono così dettagliati pubblicamente, ma è noto che Openi utilizza anche risorse di elaborazione su larga scala.

2. Dati di formazione: GROK 3 è stato addestrato su un mix di dati su Internet disponibili pubblicamente e set di dati proprietari di X (precedentemente Twitter), fornendo gli accesso a dati in tempo reale e eventi attuali [1] [7]. GPT-4O, come altri modelli GPT, è addestrato su un vasto set di dati su Internet ma manca l'integrazione dei dati in tempo reale di cui Grok 3 beneficia.

3. Finestra di contesto e elaborazione dei dati: GROK 3 ha una finestra di contesto fino a 1 milione di token, consentendole di elaborare in modo efficiente documenti estesi e istruzioni complesse [1]. Mentre GPT-4O ha anche una finestra di grande contesto, Grok 3 è specificamente evidenziato per la sua capacità di gestire efficacemente sequenze lunghe.

4. Accesso ai dati in tempo reale: Grok 3 beneficia dell'accesso ai dati in tempo reale attraverso la sua integrazione con X, che migliora la sua capacità di discutere eventi attuali e analizzare nuove informazioni [5]. GPT-4O non ha questo accesso in tempo reale, poiché i suoi dati di formazione vengono generalmente tagliati in un certo momento.