¿Cuáles son las diferencias clave en los datos previos a la preparación utilizados para Grok 3 y GPT-4O?

1. Infraestructura de entrenamiento y poder de cálculo: Grok 3 fue entrenado en el Coloso Supercluster de Xai, que es uno de los grupos de entrenamiento de IA más grandes del mundo, utilizando más de 100,000 GPU H100 NVIDIA. Esto proporcionó significativamente más potencia de cálculo en comparación con los modelos anteriores, lo que permite un entrenamiento extenso a gran escala [1] [3]. Por el contrario, los detalles específicos sobre la infraestructura de capacitación de GPT-4O no son tan detallados públicamente, pero se sabe que OpenAI también utiliza recursos informáticos a gran escala.

2. Datos de capacitación: Grok 3 recibió capacitación en una combinación de datos de Internet disponibles públicamente y conjuntos de datos patentados de X (anteriormente Twitter), proporcionándole acceso a datos en tiempo real y eventos actuales [1] [7]. GPT-4O, como otros modelos GPT, está capacitado en un vasto conjunto de datos de Internet, pero carece de la integración de datos en tiempo real de la que se beneficia 3.

3. Procesamiento de ventanas y datos de contexto: Grok 3 tiene una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens, lo que le permite procesar documentos extensos y indicaciones complejas de manera eficiente [1]. Mientras que GPT-4O también tiene una gran ventana de contexto, Grok 3 está específicamente resaltado por su capacidad para manejar secuencias largas de manera efectiva.

4. Acceso a datos en tiempo real: Grok 3 se beneficia del acceso a datos en tiempo real a través de su integración con X, lo que mejora su capacidad para discutir los eventos actuales y analizar información nueva [5]. GPT-4O no tiene este acceso en tiempo real, ya que sus datos de entrenamiento generalmente se cortan en un cierto momento.