GROK 3およびGPT-4Oに使用される事前トレーニングデータの重要な違いは何ですか

1。トレーニングインフラストラクチャとコンピューティングパワー：Grok 3は、100,000以上のNVIDIA H100 GPUを利用して、世界最大のAIトレーニングクラスターの1つであるXaiのColossus Superclusterでトレーニングされました。これにより、以前のモデルと比較して大幅に多くの計算能力が得られ、大規模な大規模なトレーニングが可能になりました[1] [3]。対照的に、GPT-4Oのトレーニングインフラストラクチャに関する具体的な詳細は公開されていませんが、Openaiは大規模なコンピューティングリソースも使用していることが知られています。

2。トレーニングデータ：Grok 3は、X(以前のTwitter)から公開されているインターネットデータと独自のデータセットの組み合わせでトレーニングされ、リアルタイムデータと現在のイベントへのアクセスを提供しました[1] [7]。 GPT-4Oは、他のGPTモデルと同様に、広大なインターネットデータセットでトレーニングされていますが、3つの利点があるリアルタイムデータ統合がありません。

3。コンテキストウィンドウとデータ処理：Grok 3には最大100万トークのコンテキストウィンドウがあり、広範なドキュメントと複雑なプロンプトを効率的に処理できるようにします[1]。 GPT-4oには大きなコンテキストウィンドウもありますが、Grok 3は、長いシーケンスを効果的に処理する能力について特別に強調されています。

4.リアルタイムのデータアクセス：GROK 3は、Xとの統合を通じてリアルタイムデータアクセスの利点があり、現在のイベントを議論し、新鮮な情報を分析する機能を高めます[5]。 GPT-4Oには、トレーニングデータが特定の時点で通常遮断されるため、このリアルタイムアクセスはありません。