Jakie są kluczowe różnice w danych dotyczących pretrenowania używanych w GROK 3 i GPT-4O

1. Infrastruktura szkoleniowa i moc obliczeniowa: GROK 3 został przeszkolony w Supercluster XAI, który jest jednym z największych klastrów szkoleniowych AI na świecie, wykorzystując ponad 100 000 GPU NVIDIA H100. Zapewniło to znacznie większą moc obliczeniową w porównaniu z poprzednimi modelami, umożliwiając szerokie trening na masywną skalę [1] [3]. Natomiast szczegółowe szczegóły dotyczące infrastruktury szkoleniowej GPT-4O nie są tak szczegółowo szczegółowe, ale wiadomo, że OpenAi wykorzystuje również duże zasoby komputerowe.

2. Dane szkoleniowe: GROK 3 został przeszkolony w zakresie publicznie dostępnych danych internetowych i zastrzeżonych zestawów danych z X (wcześniej Twitter), zapewniając dostęp do danych w czasie rzeczywistym i bieżących wydarzeń [1] [7]. GPT-4O, podobnie jak inne modele GPT, jest przeszkolony w rozległym internetowym zestawie danych, ale brakuje mu integracji danych w czasie rzeczywistym, z którego korzysta GROK 3.

3. Okno kontekstowe i przetwarzanie danych: GROK 3 ma okno kontekstowe do 1 miliona tokenów, co pozwala na efektywne przetwarzanie rozległych dokumentów i złożonych podpowiedzi [1]. Podczas gdy GPT-4O ma również duże okno kontekstowe, Grok 3 jest specjalnie podświetlony ze względu na jego zdolność do skutecznego obsługi długich sekwencji.

4. Dostęp do danych w czasie rzeczywistym: GROK 3 korzysta z dostępu do danych w czasie rzeczywistym poprzez integrację z X, co zwiększa jego zdolność do omawiania bieżących zdarzeń i analizy świeżych informacji [5]. GPT-4O nie ma tego dostępu w czasie rzeczywistym, ponieważ jego dane treningowe są zazwyczaj odcinane w określonym momencie.