Vilka är de viktigaste skillnaderna i de förbildande data som används för GROK 3 och GPT-4O

1. Utbildningsinfrastruktur och beräkningskraft: Grok 3 utbildades på XAI: s Colossus Supercluster, som är en av de största AI -träningsklusterna i världen och använde över 100 000 NVIDIA H100 GPU: er. Detta gav signifikant mer datorkraft jämfört med tidigare modeller, vilket möjliggjorde omfattande träning i massiv skala [1] [3]. Däremot är specifika detaljer om GPT-4O: s utbildningsinfrastruktur inte lika offentligt detaljerade, men det är känt att OpenAI också använder storskaliga datorresurser.

2. Utbildningsdata: GROK 3 utbildades på en blandning av allmänt tillgängliga internetdata och proprietära datasätt från X (tidigare Twitter), vilket gav den tillgång till realtidsdata och aktuella händelser [1] [7]. GPT-4O, som andra GPT-modeller, är utbildad i ett stort internetdatasätt men saknar den realtidsdataintegration som Grok 3 drar nytta av.

3. Kontextfönster och databehandling: GROK 3 har ett sammanhangsfönster på upp till 1 miljon tokens, vilket gör att det kan behandla omfattande dokument och komplexa uppmaningar effektivt [1]. Medan GPT-4O också har ett stort sammanhangsfönster, markeras Grok 3: er specifikt för sin förmåga att hantera långa sekvenser effektivt.

4. Åtkomst till realtid: GROK 3 drar nytta av realtidsdatatillgång genom sin integration med X, vilket förbättrar dess förmåga att diskutera aktuella händelser och analysera ny information [5]. GPT-4O har inte denna realtidsåtkomst, eftersom utbildningsdata vanligtvis är avstängd vid en viss tidpunkt.