本文章为你提供 Claude 3 与 GPT-4 的详细比较,涵盖多模态能力、推理能力及上下文窗口等多方面性能评估。
2024 年 3 月 4 日,Anthropic 宣布了 Claude 3 大型语言模型及其各种尺寸,它挑战了最先进的法学硕士,在某些情况下表现优于他们!Claude 3 大型语言模型有三种不同的尺寸,Haiku、Sonnet 和 Opus,每个尺寸都设计在智能、速度和性能方面具有最佳平衡。Claude 3 Opus 模型是一个 LLM,在大多数基准的性能方面可以媲美甚至超过 GPT-4。
在本文中,我们将将 Anthropic 的 Claude 3 模型与 OpenAI 的 GPT-4 模型进行比较,并探索它们的相似性和差异性。
Claude 3 拥有更强的多模态能力,能够更好地理解和处理图像、视频、图表等多种形式的输入内容,在视觉理解和多媒体处理方面明显优于 GPT-4。
Claude 3 在西班牙语、日语和法语等非英语语言的交流中展现出更强大的沟通能力,在长文本处理、逻辑推理和数学理解等方面也超越了 GPT-4。
Claude 3 提供了 3 种不同等级的模型,用户可以根据需求选择合适的版本,价格也更加亲民。
Claude 3 具备 200K tokens 的上下文处理能力,明显优于 GPT-4 所能支持的 128K tokens 上下文限制。
GPT-4 在一些专业领域的准确性可能略有优势,例如一些高难度考试如 GRE 和 CFR 等方面的表现更强。
GPT-4 的用户基础更广。由于 GPT-4 已经积累了大量用户,相比新推出的 Claude 3 来说,使用体验和生态环境可能更加成熟。
Claude 3 是 Anthropic 公司发布的最新一代人工智能模型,根据 Anthropic 的发布声称,Claude 3 在多个基准测试中已经全面超越 GPT-4,并且在分析预测、创建细微内容、代码生成,以及用西班牙语、日语、法语等非英语语言交流的能力上都实现了显著进步。
Claude 3 Haiku
这是 Claude 3 系列中基础的入门级模型
性价比和价格相对较低,适合一般用户使用
具有较强的语言理解和生成能力,但在多模态处理和复杂任务上可能略有不足
Claude 3 Sonnet
这是 Claude 3 系列的中等性能模型
在语言处理、视觉理解和效率等方面都有较大提升
在大多数工作任务中,Sonnet 的速度比之前的 Claude 2 和 Claude 2.1 快一倍
特别擅长需要快速响应的任务,如知识检索和销售自动化
Claude 3 Opus
这是 Claude 3 系列的旗舰级模型
性能最强,可以媲美人类智能,能够游刃有余地应对开放式问题和复杂挑战
在多模态能力、语言理解和生成等方面都有突出表现
响应速度略慢于 Sonnet 模型,但仍优于之前的 Claude 版本
通过 Claude.ai 登录并访问
通过 Slack 添加 Claude 应用以访问
通过 Anthropic 控制台 申请并使用 API 密钥
程序调用 API 服务或在其它前端 UI 界面中利用 API 密钥访问 Claude
LobeChat 当前已集成 Claude 3 所有模型
GPT-4 是 OpenAI 公司研发的自回归语言模型,于 2023 年 3 月 14 日正式发布。作为 GPT-3.5 的继任者,这款下一代大型语言模型专为协助用户执行广泛的任务而设计,包括文本生成、改写、研究,以及撰写广告文案、生成社交媒体标题和编写代码等。此外,GPT-4 具备卓越的多模态功能,能够处理结合图像和文本的输入,并在视觉理解领域实现了显著进步。
与 GPT-3.5 相比,GPT-4 引入了增强的多模态处理功能,能够同时处理图像与文本的综合输入。此外,它能处理的上下文量显著增加,最新版本的 GPT-4 Turbo 已经支持高达 128K tokens 的上下文。GPT-4 在语言处理能力上也得到了加强,尤其在需要高负荷处理的语言任务,如总结、修改、以及创作方面表现更为优异,同时展现了更高的可控性。
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LobeChat 当前已集成 GPT-4 所有模型
Anthropic 公司宣称,Claude 3 在多数标准的 AI 系统评估基准测试中表现卓越,这些测试包括本科水平的专家知识(MMLU)、研究生水平的专家推理(GPQA)以及基本数学(GSM8K)。特别是在执行复杂任务时,Opus 展现了接近人类专家的理解能力和流畅性,代表了通用智能的尖端水平。然而,据这些测试显示,Claude 3 的性能可能是与 GPT-4 的原版相比较的,而最新的 GPT-4 Turbo 版本在性能上则更为强大。
Claude 3 在处理视觉信息方面的能力极为出色,其精确度在识别 PDF 文件、幻灯片以及扫描书籍等内容方面,相较于 GPT-4 Vision 有着更加精准的表现。即便是对于图像质量较低的文件,如博物馆内的历史文档,Claude 3 也能实现高度精确的识别。
Claude 3 展现了其几乎令人难以置信的超长记忆力,能够一次性处理高达 200K tokens 的上下文窗口,这相当于在数秒之内阅读 500 页书籍的能力,因此在处理超长文本和代码库方面具有显著优势。相比之下,虽然 GPT-4 的最新版本 GPT-4 Turbo 拥有 128K tokens 的上下文处理能力,足以满足日常的大多数需求,但与 Claude 3 相比仍存在明显差距。
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Originally published on Saturday, March 16 2024.
https://lobehub.com/zh/blog/claude-3-vs-gpt-4
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