Каковы ключевые различия в данных предварительного подготовки, используемых для GROK 3 и GPT-4O

1. Тренировочная инфраструктура и вычислительная власть: Grok 3 обучалась Supercluster Xai, который является одним из крупнейших кластеров по обучению ИИ в мире, используя более 100 000 графических процессоров NVIDIA H100. Это обеспечило значительно большую вычислительную мощность по сравнению с предыдущими моделями, что позволяет пройти обширную тренировку в масштабе [1] [3]. Напротив, конкретные подробности о обучающей инфраструктуре GPT-4O не так подробно, но известно, что OpenAI также использует крупномасштабные вычислительные ресурсы.

2. Данные обучения: GROK 3 был обучен на сочетании общедоступных интернет-данных и проприетарных наборов данных от X (ранее Twitter), предоставляя ему доступ к данным в реальном времени и текущим событиям [1] [7]. GPT-4O, как и другие модели GPT, обучается обширному набору данных в Интернете, но не хватает интеграции данных в реальном времени, из которой выгодно GROK 3.

3. Контекстное окно и обработка данных: GROK 3 имеет контекстное окно до 1 миллиона токенов, что позволяет ему эффективно обрабатывать обширные документы и сложные подсказки [1]. В то время как GPT-4O также имеет большое контекстное окно, Grok 3 специально подчеркивается для его способности эффективно обрабатывать длинные последовательности.

4. Доступ к данным в реальном времени: GROK 3 получает выгоду от доступа к данным в реальном времени за счет его интеграции с X, которая повышает его способность обсуждать текущие события и анализировать новую информацию [5]. GPT-4O не имеет этого доступа в режиме реального времени, так как его обучающие данные обычно сокращаются в определенный момент времени.