Grok 3 및 GPT-4O에 사용되는 사전 계통 데이터의 주요 차이점은 무엇입니까?

1. 교육 인프라 및 컴퓨팅 전력 : Grok 3은 Xai의 Colossus Supercluster에서 교육을 받았으며, 이는 세계에서 가장 큰 AI 훈련 클러스터 중 하나이며 10 만 명 이상의 NVIDIA H100 GPU를 사용합니다. 이것은 이전 모델에 비해 훨씬 더 많은 컴퓨팅 전력을 제공하여 대규모 규모로 광범위한 훈련을 허용했다 [1] [3]. 대조적으로, GPT-4O의 교육 인프라에 대한 구체적인 세부 사항은 공개적으로 상세하지 않지만 OpenAI는 대규모 컴퓨팅 리소스를 사용하는 것으로 알려져 있습니다.

2. 교육 데이터 : Grok 3은 X (이전의 Twitter)의 공개적으로 이용 가능한 인터넷 데이터와 독점 데이터 세트의 혼합에 대해 교육을 받았으며 실시간 데이터 및 현재 이벤트에 액세스 할 수 있도록 제공했습니다 [1] [7]. 다른 GPT 모델과 마찬가지로 GPT-4O는 광범위한 인터넷 데이터 세트에서 교육을 받았지만 Grok 3 혜택을받는 실시간 데이터 통합이 부족합니다.

3. 컨텍스트 창과 데이터 처리 : Grok 3에는 최대 백만 개의 토큰의 컨텍스트 창이있어 광범위한 문서와 복잡한 프롬프트를 효율적으로 처리 할 수 ​​있습니다 [1]. GPT-4O에는 큰 컨텍스트 창이 있지만 Grok 3 's는 긴 시퀀스를 효과적으로 처리하는 능력을 위해 구체적으로 강조됩니다.

4. 실시간 데이터 액세스 : Grok 3은 X와의 통합을 통해 실시간 데이터 액세스의 이점으로 현재 이벤트를 논의하고 새로운 정보를 분석하는 능력을 향상시킵니다 [5]. GPT-4O에는 교육 데이터가 일반적으로 특정 시점에서 차단 되므로이 실시간 액세스가 없습니다.