နိဒါန်း

Grok3 သည် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များ၏ "အဆုံးမှတ်" ဖြစ်လာမည်ဟု သင်ထင်ပါသလား။

Elon Musk နှင့် xAI အဖွဲ့သည် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုတစ်ခုအတွင်း Grok၊ Grok3 ၏နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်းကို တရားဝင်မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ဤပွဲမတိုင်မီတွင် Musk ၏ 24/7 ပရိုမိုးရှင်း ဖောင်းပွမှုနှင့်အတူ ဆက်စပ်အချက်အလက်များ အများအပြားသည် Grok3 အတွက် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ မျှော်လင့်ချက်များကို မကြုံစဖူးအဆင့်အထိ မြှင့်တင်ပေးခဲ့သည်။ လွန်ခဲ့သည့်တစ်ပတ်က၊ Musk သည် DeepSeek R1 တွင် "xAI သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော AI မော်ဒယ်ကို မိတ်ဆက်တော့မည်" ဟု မှတ်ချက်ပေးနေစဉ် တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုတစ်ခုတွင် Musk က ယုံကြည်စိတ်ချစွာ ပြောဆိုခဲ့သည်။ တိုက်ရိုက်တင်ပြထားသည့် အချက်အလက်မှ Grok3 သည် သင်္ချာ၊ သိပ္ပံနှင့် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းအတွက် စံသတ်မှတ်ချက်များတွင် လက်ရှိ ပင်မမော်ဒယ်များအားလုံးကို ကျော်တက်သွားကြောင်း Musk ကပင် ပြောကြားပြီး SpaceX ၏ Mars မစ်ရှင်များနှင့် ပတ်သက်သည့် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် Grok3 ကို သုံးနှစ်အတွင်း "နိုဘယ်လ်ဆုအဆင့်တွင် အောင်မြင်မှုများ ရရှိမည်" ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ သို့သော်လည်း ယင်းတို့သည် လက်ရှိတွင် Musk ၏ ပြောဆိုချက်များသာဖြစ်သည်။ လွှင့်တင်ပြီးနောက်၊ Grok3 ၏နောက်ဆုံးထွက်ဗားရှင်းကို စမ်းသပ်ပြီး မော်ဒယ်ကြီးများအတွက် ဂန္တဝင်လှည့်ကွက်မေးခွန်းကို မေးခဲ့သည်- "ဘယ်ဟာ ပိုကြီးလဲ၊ 9.11 သို့မဟုတ် 9.9?" ဝမ်းနည်းစရာမှာ၊ အရည်အချင်းစစ် သို့မဟုတ် အမှတ်အသားများမရှိဘဲ၊ ဉာဏ်ကောင်းဆုံး Grok3 ဟုခေါ်သည့် ဤမေးခွန်းကို မှန်ကန်စွာ မဖြေနိုင်ခဲ့သေးပါ။ Grok3 သည် မေးခွန်း၏ အဓိပ္ပါယ်ကို တိကျစွာ မဖော်ထုတ်နိုင်ခဲ့ပါ။

ဤစမ်းသပ်မှုသည် သူငယ်ချင်းများစွာ၏ အာရုံစိုက်မှုကို လျင်မြန်စွာ ရရှိခဲ့ပြီး၊ တူညီစွာပင် နိုင်ငံရပ်ခြားတွင် အလားတူ စမ်းသပ်မှု အမျိုးမျိုးတွင် Grok3 သည် "Leaning Tower of Pisa မှ ဘယ်ဘောလုံးကို အရင်ကျသလဲ" ကဲ့သို့သော အခြေခံ ရူပဗေဒ/သင်္ချာမေးခွန်းများနှင့် ရုန်းကန်နေရကြောင်း Grok3 ကို ပြသခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် ၎င်းအား "ရိုးရှင်းသောမေးခွန်းများကို မဖြေလိုသော ပါရမီရှင်" အဖြစ် ရယ်မောစွာ တံဆိပ်ကပ်ထားသည်။

Grok3 သည် ကောင်းမွန်သော်လည်း R1 သို့မဟုတ် o1-Pro ထက် မပိုပါ။

Grok3 သည် လက်တွေ့တွင် ဘုံအသိပညာစစ်ဆေးမှုများစွာတွင် "ကျရှုံးမှုများ" ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်။ xAI မိတ်ဆက်ပွဲအတွင်း၊ Musk သည် မကြာခဏကစားလေ့ရှိသည်ဟု ဆိုထားသည့် ဂိမ်း Path of Exile 2 မှ ဇာတ်ကောင်အတန်းများနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် Grok3 ကိုအသုံးပြု၍ သရုပ်ပြခဲ့သော်လည်း Grok3 မှပေးသောအဖြေအများစုမှာ မှားယွင်းနေပါသည်။ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုအတွင်း Musk သည် ဤသိသာထင်ရှားသောပြဿနာကို သတိမထားမိခဲ့ပါ။

ဤအမှားသည် ဂိမ်းကစားရာတွင် "အစားထိုးရှာဖွေခြင်း" အတွက် Musk ကို လှောင်ပြောင်ရန် နိုင်ငံရပ်ခြားရှိ အင်တာနက်သုံးစွဲသူများအတွက် နောက်ထပ်အထောက်အထားများ ပေးစွမ်းရုံသာမက လက်တွေ့အသုံးချမှုများတွင် Grok3 ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် ပတ်သက်၍ သိသာထင်ရှားသော စိုးရိမ်ပူပန်မှုများလည်း ပေါ်ပေါက်ခဲ့သည်။ ထိုကဲ့သို့သော "ပါရမီရှင်" တစ်ဦးအတွက် ၎င်း၏ တကယ့်စွမ်းရည်များ မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ၊ အင်္ဂါဂြိုဟ် စူးစမ်းရှာဖွေရေး လုပ်ဆောင်စရာများကဲ့သို့ အလွန်ရှုပ်ထွေးသော အသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် ၎င်း၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုသည် သံသယရှိနေဆဲဖြစ်သည်။

လက်ရှိတွင်၊ လွန်ခဲ့သော ရက်သတ္တပတ်များက Grok3 သို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိခဲ့သည့် စမ်းသပ်သူအများအပြားနှင့် ယမန်နေ့က နာရီအနည်းငယ်ကြာ မော်ဒယ်စွမ်းရည်ကို စမ်းသပ်သူများသည် "Grok3 သည် ကောင်းမွန်သော်လည်း R1 သို့မဟုတ် o1-Pro ထက် ပိုကောင်းမည်မဟုတ်ပေ။"

"Nvidia ကိုနှောင့်ယှက်ခြင်း" နှင့် ပတ်သက်၍ ဝေဖန်ရှုထောင့်

ဖြန့်ချိစဉ်အတွင်း တရားဝင်ပြသထားသည့် PPT တွင်၊ Grok3 သည် Chatbot Arena တွင် "အလှမ်းဝေးသည်" ဟုပြသထားသော်လည်း ဤဂရပ်ဖစ်နည်းပညာများကို လိမ္မာပါးနပ်စွာအသုံးပြုထားသည်- ဦးဆောင်သူဘုတ်ပေါ်ရှိ ဒေါင်လိုက်ဝင်ရိုးများသည် 1400-1300 ရမှတ်အကွာအဝေးတွင်သာ ဖော်ပြထားသောရလဒ်များဖြစ်ပြီး မူရင်းစမ်းသပ်မှုရလဒ် 1% ကွာခြားချက်ကို ဤတင်ပြချက်တွင် ထူးထူးခြားခြား သိသာထင်ရှားစေသည်။

အမှန်တကယ်မော်ဒယ်အမှတ်ပေးရလဒ်များတွင် Grok3 သည် DeepSeek R1 နှင့် GPT-4.0 ထက် 1-2% သာရှိပြီး "သိသာထင်ရှားသောကွာခြားမှုမရှိကြောင်း" လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများတွင်အသုံးပြုသူအများအပြား၏အတွေ့အကြုံများနှင့်ကိုက်ညီသော၊ Grok3 သည် ၎င်း၏ဆက်ခံသူ 1%-2% ထက်သာလွန်သည်။

Grok3 သည် လက်ရှိလူသိရှင်ကြား စမ်းသပ်ထားသော မော်ဒယ်များထက် ရမှတ်ပိုမိုမြင့်မားသော်လည်း အများအပြားက ၎င်းကို အလေးအနက်မထားခဲ့ကြပါ- နောက်ဆုံးတွင် xAI သည် Grok2 ခေတ်တွင် "ရမှတ်ခြယ်လှယ်ခြင်း" အတွက် ယခင်က ဝေဖန်ခံခဲ့ရသည်။ ဦးဆောင်ဘုတ်အဖွဲ့မှ ပြစ်ဒဏ်ပေးသည့်အဖြေပုံစံအတိုင်း၊ ရမှတ်များ သိသိသာသာ ကျဆင်းသွားကာ "ရမှတ်မြင့်မားသော်လည်း စွမ်းရည်နိမ့်" ၏ ဖြစ်စဉ်ကို မကြာခဏ ဝေဖန်ရန် လုပ်ငန်းအတွင်းလူများက ဦးဆောင်ခဲ့သည်။

ဦးဆောင်ဘုတ်အဖွဲ့ "ခြယ်လှယ်ခြင်း" သို့မဟုတ် သရုပ်ဖော်ပုံများတွင် ဒီဇိုင်းလှည့်ကွက်များဖြင့်ဖြစ်စေ ၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်စွမ်းရည်များတွင် "ထုပ်ပိုးမှုကို ဦးဆောင်ခြင်း" ဟူသော အယူအဆဖြင့် xAI နှင့် Musk ၏ စွဲလမ်းမှုကို ဖော်ပြသည်။ Musk သည် အဆိုပါအနားသတ်များအတွက် ကြီးမားသောစျေးနှုန်းဖြင့် ပေးဆောင်ခဲ့သည်- လွှင့်တင်စဉ်အတွင်း၊ သူသည် 200,000 H100 GPUs (တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုအတွင်း "100,000 ကျော်" ကိုအသုံးပြု၍ ဂုဏ်ယူခဲ့ပြီး စုစုပေါင်းလေ့ကျင့်ချိန်နာရီ သန်း 200 ရရှိခဲ့သည်။ ၎င်းသည် GPU လုပ်ငန်းအတွက် နောက်ထပ်ထူးခြားသောအကျိုးကို ကိုယ်စားပြုသည်ဟု အချို့က ယုံကြည်စေပြီး ကဏ္ဍအပေါ် DeepSeek ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို "မိုက်" အဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခဲ့ကြသည်။ ထူးခြားသည်မှာ အချို့က တိကျသော တွက်ချက်မှုစွမ်းအားသည် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေး၏ အနာဂတ်ဖြစ်လာမည်ဟု ယုံကြည်ကြသည်။

သို့သော်၊ အချို့သော အင်တာနက်အသုံးပြုသူများသည် DeepSeek V3 ကိုထုတ်လုပ်ရန် နှစ်လအတွင်း 2000 H800 GPU သုံးစွဲမှုကို နှိုင်းယှဉ်ကာ Grok3 ၏ အမှန်တကယ်လေ့ကျင့်ရေးပါဝါသုံးစွဲမှုသည် V3 ထက် 263 ဆဖြစ်ကြောင်း တွက်ချက်ကြသည်။ ရမှတ် 1402 မှတ်ရထားသည့် DeepSeek V3 နှင့် Grok3 အကြား ကွာဟချက်မှာ ရမှတ် 100 အောက်သာရှိသည်။ ဤဒေတာကို ထုတ်ပြန်ပြီးနောက်၊ Grok3 ၏ "ကမ္ဘာ့အပြင်းထန်ဆုံး" ခေါင်းစဉ်၏နောက်ကွယ်တွင် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော အသုံးအဆောင်အကျိုးသက်ရောက်မှုများ ရှိနေသည်—ပိုမိုအားကောင်းသော စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထုတ်ပေးသည့် မော်ဒယ်ကြီးများ၏ ယုတ္တိယုတ္တိသည် ဆုတ်ယုတ်လာသော ရလဒ်များကို စတင်ပြသနေပြီဖြစ်သည်။

"ရမှတ်မြင့်မားသော်လည်း စွမ်းရည်နိမ့်" ဖြင့်ပင်၊ Grok2 သည် အသုံးပြုမှုကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် X (Twitter) ပလပ်ဖောင်းမှ အရည်အသွေးမြင့် ပထမပါတီဒေတာ အများအပြားရှိသည်။ သို့သော်လည်း Grok3 ၏လေ့ကျင့်ရေးတွင်၊ xAI သည် OpenAI လက်ရှိကြုံတွေ့နေရသည့် "မျက်နှာကျက်" ကို သဘာဝကျကျကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်—ပရီမီယံလေ့ကျင့်ရေးဒေတာမရှိခြင်းသည် မော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်နိုင်မှု၏မဖြစ်စလောက်အသုံးဝင်မှုကို လျင်မြန်စွာဖော်ထုတ်ပေးပါသည်။

Grok3 နှင့် Musk ၏ developer များသည် အဆိုပါအချက်အလက်များကို နက်နဲစွာနားလည်သဘောပေါက်ပြီး ပထမဆုံးဖော်ထုတ်နိုင်ဖွယ်ရှိသောကြောင့် Musk သည် ယခုကြုံတွေ့နေရသောဗားရှင်းသည် "beta သာရှိသေးသည်" နှင့် "ဗားရှင်းအပြည့်အစုံကို လာမည့်လများအတွင်း ထွက်ရှိလာမည်ဖြစ်သည်။" Musk သည် Grok3 ၏ ထုတ်ကုန်မန်နေဂျာ၏ အခန်းကဏ္ဍကို တာဝန်ယူထားပြီး သုံးစွဲသူများအား မှတ်ချက်များကဏ္ဍတွင် ကြုံတွေ့ရသည့် ပြဿနာအမျိုးမျိုးအတွက် တုံ့ပြန်ချက်ပေးရန် အကြံပြုထားသည်။ သူသည် ကမ္ဘာပေါ်တွင် Follow အများဆုံး ထုတ်ကုန်မန်နေဂျာ ဖြစ်နိုင်သည်။

သို့တိုင် တစ်ရက်အတွင်း၊ Grok3 ၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် ပိုမိုအားကောင်းသော မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် "ကြီးမားသော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ကြွက်သား" ကို အားကိုးလိုသူများအတွက် သံသယဖြစ်ဖွယ်အချက်များ ထွက်ပေါ်လာသည်- လူသိရှင်ကြားရရှိနိုင်သော Microsoft အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ OpenAI ၏ GPT-4 သည် ကန့်သတ်ဘောင်အရွယ်အစား 1.8 ထရီလီယံရှိပြီး GPT-3 ထက် ဆယ်ဆကျော်ရှိသည်။ GPT-4.5 ၏ ကန့်သတ်ချက်အရွယ်အစားသည် ပိုကြီးနိုင်သည်ဟု ကောလာဟလများ အရ သိရသည်။

မော်ဒယ်ဘောင် အရွယ်အစားများ မြင့်မားလာသည်နှင့်အမျှ လေ့ကျင့်ရေးစရိတ်များလည်း တဟုန်ထိုး တက်လာသည်။ Grok3 ၏တည်ရှိမှုနှင့်အတူ၊ GPT-4.5 နှင့် အခြားမော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ကန့်သတ်အရွယ်အစားအားဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောမော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကိုရရှိရန် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်လိုသော GPT-4.5 နှင့် အခြားပြိုင်ဘက်များသည် ဘောင်ကိုယခုမြင်နေရသည့်မျက်နှာကျက်ကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်းမြင်ရမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းကိုမည်ကဲ့သို့ကျော်ဖြတ်ရမည်ကို စဉ်းစားရမည်ဖြစ်သည်။ ယခုအချိန်တွင် OpenAI မှ သိပ္ပံပညာရှင်ဟောင်းဖြစ်သူ Ilya Sutskever က "ကျွန်ုပ်တို့ရင်းနှီးသော အကြိုလေ့ကျင့်မှုသည် ပြီးဆုံးလိမ့်မည်" ဟု ပြီးခဲ့သည့် ဒီဇင်ဘာလတွင် ပြောကြားခဲ့ဖူးပြီး ဆွေးနွေးမှုများတွင် ပြန်လည်ပေါ်ပေါက်လာကာ မော်ဒယ်ကြီးများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် စစ်မှန်သောလမ်းကြောင်းကို ရှာဖွေရန် ကြိုးပမ်းမှုများ လှုံ့ဆော်ပေးခဲ့သည်။

Ilya ၏အမြင်သည် စက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် အချက်ပေးသံများ ထွက်ပေါ်လာခဲ့သည်။ သူသည် လက်လှမ်းမီနိုင်သော ဒေတာအသစ်များ၏ မကြာမီ ကုန်ခန်းတော့မည်ကို တိကျစွာ ကြိုတင်မှန်းဆထားပြီး ဒေတာရယူမှုမှတစ်ဆင့် စွမ်းဆောင်ရည် ဆက်လက်မွမ်းမံနိုင်သည့် အခြေအနေသို့ ဦးတည်ကာ ၎င်းအား ရုပ်ကြွင်းလောင်စာများ ကုန်ဆုံးသွားခြင်းနှင့် ခိုင်းနှိုင်းစေသည်။ "ရေနံလိုပါပဲ၊ အင်တာနက်ပေါ်က လူသားတွေ ဖန်တီးထားတဲ့ အကြောင်းအရာဟာ အကန့်အသတ်ရှိတဲ့ အရင်းအမြစ်တစ်ခုပါပဲ" ဟု ၎င်းက ထောက်ပြခဲ့သည်။ Sutskever ၏ဟောကိန်းထုတ်ချက်များအရ၊ မျိုးဆက်သစ်မော်ဒယ်များ၊ လေ့ကျင့်မှုမလွန်မီတွင် "စစ်မှန်သောကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်" နှင့် "လူ့ဦးနှောက်နှင့်ဆင်တူသော" ဆင်ခြင်ခြင်းစွမ်းရည်များ ပိုင်ဆိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အကြောင်းအရာကိုက်ညီမှု (ယခင်လေ့လာခဲ့သည့် မော်ဒယ်အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံ၍) အဓိကအားကိုးသည့် ယနေ့ခေတ်ကြိုလေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များနှင့် မတူဘဲ၊ အနာဂတ် AI စနစ်များသည် လူ့ဦးနှောက်၏ "တွေးခေါ်မှု" ပုံစံအတိုင်း ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းများကို သင်ယူနိုင်ပြီး တည်ထောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ လူသားတစ်ဦးသည် အခြေခံပရော်ဖက်ရှင်နယ်စာပေများဖြင့် ဘာသာရပ်တစ်ခုတွင် အခြေခံကျွမ်းကျင်မှုကို ရရှိနိုင်ပြီး AI မော်ဒယ်ကြီးတစ်ခုတွင် အခြေခံအကျဆုံး entry-level ထိရောက်မှုရရှိရန် ဒေတာအချက်သန်းပေါင်းများစွာ လိုအပ်ပါသည်။ စကားလုံးအသုံးအနှုန်းကို အနည်းငယ်ပြောင်းလဲသွားသည့်တိုင်၊ ဤအခြေခံမေးခွန်းများသည် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးတွင် စစ်မှန်စွာမတိုးတက်သေးကြောင်း သရုပ်ဖော်သည်- ဆောင်းပါး၏အစတွင်ဖော်ပြခဲ့သော အခြေခံမဖြေရှင်းနိုင်သောမေးခွန်းများသည် ဤဖြစ်စဉ်၏ရှင်းလင်းသောဥပမာကို ကိုယ်စားပြုပါသည်။

နိဂုံး

သို့သော်၊ အကယ်၍ Grok3 သည် "ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော မော်ဒယ်များသည် ၎င်းတို့၏ နိဂုံးချုပ်ခါနီးပြီ" ဟူသော လုပ်ငန်းကို Grok3 အမှန်တကယ် အောင်မြင်ပါက ၎င်းသည် နယ်ပယ်အတွက် သိသာထင်ရှားသော သက်ရောက်မှုများကို သယ်ဆောင်လာမည်ဖြစ်သည်။

Grok3 ဝန်းကျင်တွင် ရူးသွပ်မှု တဖြည်းဖြည်း လျော့ပါးလာပြီးနောက်၊ Fei-Fei Li ၏ "တိကျသောဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မော်ဒယ်များကို $50 ဖြင့် ချိန်ညှိခြင်း" ကဲ့သို့သော ဖြစ်ရပ်မှန်များကို နောက်ဆုံးတွင် AGI သို့ ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းကဲ့သို့သော နောက်ထပ်ဖြစ်ရပ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ မြင်တွေ့ရပါလိမ့်မည်။