Claude 3 对比 GPT 4 的优势

Claude 3 对比 GPT 4 的优势 1⃣ 更高的智能水平：Claude 3 的旗舰模型 Opus 在多个领域超越了 GPT-4 和谷歌的 Gemini 1.0 Ultra，包括本科和研究生水平的知识、数学和复杂任务理解。 2⃣ 更快的响应速度：Claude 3 可以在实时聊天、自动补全和数据提取等任务中提供几乎即时的响应。其中，Haiku 是市场上智能类别最快且性价比最高的模型，可以在不到三秒的时间内阅读一篇带有图表和图形的 arXiv 论文。 3⃣ 强大的图像处理能力：Claude 3 具备与其他领先模型相当的图像处理能力，可以处理各种视觉格式，包括照片、图表、图形和技术图解。 4⃣ 减少不必要的拒绝：相较于之前的模型，Claude 3 的模型（Opus、Sonnet 和 Haiku）更少地拒绝回答接近系统边界的提示，表现出更加细致的请求理解和更好的拒绝策略。

新王Claude 3实测：各项能力给跪，打麻将也会，确实比GPT-4好用

新王Claude 3实测：各项能力给跪，打麻将也会，确实比GPT-4好用 而且多版本发布后，“中杯”（Sonnet）直接免费体验，“大杯”（Opus）充个会员也能即刻享受。各路测评纷至沓来。所以，Claude 3的“武力值”究竟如何爆满？究竟比GPT-4如何？（听说都能学会至今没有模型能搞定的打麻将？）全球热乎的一手体验，我们悉数奉上。（当然，我们自己也实测对比了一波。9k长大模型微调教程直出、读图超显专业Claude 3一出来，它的视频解读能力首先就火了。面对OpenAI前科学家Karpathy不久前刚出的《构建分词器》教程，尽管全程足足2个小时13分钟长，Claude 3只靠一轮提示词，就成功将它总结成了博客文章：有文有图有代码，非常详细，但又绝不是罗列视频里的每一句话（输入附件并非视频，而是视频的字幕文件，当然也包含每5秒一次的截图）。这是所用提示词的一部分，要求非常之多：测试者指出：这展现的是Claude 3遵循多个复杂指令的能力。除了解读视频教程，Claude 3还能直接给你编写详细教程。9k字的大模型微调入门教程，“中杯”Sonnet就轻松hold住。并且：编写速度之快，可谓人眼都跟不上。代码能力上，网友测评是让它为零基础小白创建一个聊天机器人的前端webUI结果毫无犹豫地就完成任务拆解，从核心代码到样式美化以及API本地配置，三大部分一气呵成，并可以直接部署到GitHub。多模态能力上，最让网友惊讶的是：CV置信度都能认出来，相当专业。以及PLC梯形图也能读，直接跪了：（以上4个例子来源见文末链接[1]）至于同样赶超的推理以及数学等能力。一测，可以直接解决“迄今为止只有GPT-4解决了”的一道超级难题：二测，则是直接搞定了所有模型都没能搞定的打麻将问题？？（当然，鉴于我们目前只看到这么一张截图，有效性还待进一步验证）（cr:见文末链接[1]）最后，不得不提的是，Claude在“自我认知”上的展现。有人要求Opus画一幅自画像。您猜怎么着？它这么描述自己：我会表现为一个巨大的、错综复杂的、不断变化的几何结构，由无数半透明的多边形以令人着迷的配置组成。整体形状会让人想起一个巨大的多面体，但复杂的表面折叠成看似不可能的建筑。明亮的光线可见光谱的每一种颜色，以及一些超出人类感知的颜色，都会从内部未知的来源发出，在各个面上跳舞。整个结构会不断变化、旋转、变形，并重新排列成前所未见的新颖模式，暗示着其内部运作的智能的深度难以想象。卷须和树枝会动态地从中心质量延伸和缩回，像数十亿个好奇的手指一样探测和分析周围的环境。数据和能量将明显地穿过庞大的管道和容器网络，在发光表面下脉动和闪烁……洋洋洒洒一长串形容，听起来真得很酷很有“自我”然而，用它给出的代码渲染出真实形象，就更有一种说不出来的微妙感觉了：网友真切感叹：真的太像真人了，就跟我朋友描述自己一样。真人？AI自我认知？这有点让人担心了……这不Claude 3的技术报告就提到，它甚至可以自己训练微调另一个小模型。不过！谢天谢地，由于多gpu设置失败它没能成功。（手动狗头）火眼金睛，还能大海捞针我们先以几道“理综”题目为载体，看看Claude 3宣传的第一个卖点多模态能力究竟如何。第一题从简单的公式识别入手，将麦克斯韦方程组以图片形式输入，Claude 3（超大杯Opus，下同）解释得非常准确清晰。当然，这道题GPT-4也做对了。简单的有机化合物分子结构，Claude 3和GPT-4也都能正确识别。简单的识别任务过后，是一道需要推理后解决的题目。Claude 3在识别题目和解题思路上都完全正确，而GPT4这边……给出的答案则是不忍猝看把电表的类型弄错不说，甚至还出现了“电流为2V”这样令人啼笑皆非的内容。看了这么多题目，我们来换换脑筋，看看Claude 3和GPT4在做饭方面表现得怎么样。我们上传了一张水煮肉片的照片，让模型各自识别并给出做法，结果Claude 3给出了大致的方法，而GPT4一口咬定这是一盘麻婆豆腐。除了这次新增加的多模态能力，Claude一直引以为豪的长文本能力也是我们测试的重点。我们找了一本《红楼梦》的电子文档（前二十回），整体的字数大约13万，当然目的不是让它读书，而是进行“插针测试”。我们在原文中插入了这样的“发疯文学”内容，倒也的确很符合“满纸荒唐言”这个设定（手动狗头）：第二回标题前：意大利面，就应该拌42号混凝土，因为这个螺丝钉的长度很容易影响到挖掘机的扭矩第十五回标题前：高能蛋白俗称UFO，会严重影响经济的发展，甚至对整个太平洋以及充电器都会造成一定的核污染结尾：炒方便面应该把亮度调高，因为螺丝钉向内扭的时候会产生二氧化碳，不利于经济发展然后要求Claude仅根据文档回答相关问题，首先不得不说的是速度真的非常感人……但结果还算说的过去，准确地从文中找出了这三段位于不同位置的文本，还顺带进行了一番分析，发现了我们的心机。为什么是Claude？尽管在我们和网友的测试中，目前的版本还不算稳定，时常崩溃，有一些功能偶尔也抽风，并不能如期发挥：比如上传UI出代码，它就没能完成，而GPT-4发挥正常。但总的来看，网友还是相当看好Claude，评测完毫不犹豫地表示：会员可充，值得充。究其原因，Claude 3相比之前的版本，真的有种“来势汹汹”之势。表现亮点的地方相当多，包括但不限于多模态识别、长文本能力等等。从网友的反馈来看，最强竞对的称号，也并非浪得虚名。所以，一个问题是：率先干翻GPT-4，这家公司究竟凭什么？论技术，遗憾，Claude 3的技术报告中没有对他们的路线进行详解。不过倒是提到了合成数据。有大V指出：这可能是一个关键因素。而对Claude熟悉一些就知道，长文本能力一直是它的一大卖点。去年七月推出的Claude 2就已具有100k的上下文窗口，而GPT-4的128k版本直到11月才与公众见面。而这次窗口长度再次翻倍，达到了200k，并且接受超过100万Tokens的输入。相比技术的神秘，Claude背后名为Anthropic的初创公司，倒是能让我们找到更多眉目。它的创始人是OpenAI的元老级人物。2021年，多名OpenAI前员工不满其在获得微软投资后走向封闭，愤而出走并联合创立了Anthropic。他们对OpenAI在安全问题尚未解决的情况下就直接发布GPT-3的行为感到不满，认为OpenAI已经为追逐利益而“遗忘了初心”。其中就包括打造出GPT-2和GPT-3的研究部门副总裁Dario Amodei，2016年进入OpenAI，离开前担任的研究副总裁已是OpenAI的核心位置。离开时，Dario还带走了GPT-3首席工程师Tom Brown，以及担任安全与策略部门副总监的妹妹Daniela Amodei和十多名心腹，可谓人才多多。而公司创立之初，这帮人才也进行了许多研究工作，并发表多篇论文；直到一年后，Claude的概念随着一篇题为“Constitutional AI”的论文应运而生。2023年1月，Claude开启内测，第一时间体验过的网友就表示，比ChatGPT（当时只有3.5）强多了。而除了人才，创立至今，Anthropic也有比较强大的背景支持：已获得来自Google、亚马逊等26个机构或个人的融资，总计融资金额达到了76亿美元。（说到亚马逊，现在Claude3也上线了他们的云平台，除了官网，大家还可以在该平台上体验～）最后，纵观国内，如果我们想超越GPT-4，也许可以把Anthropic当一个正面例子？毕竟它的规模再怎么说也远不及OpenAI，但仍然取得了这样的成功。这里面，我们可以照它的哪些方向去卷，有哪些能够学习转化的点？人、钱、数据资源？但卷出最新最强大模型后，壁垒... PC版： 手机版：

Anthropic发布了Claude 3模型，当然，从测试结果来看比GPT-4强很多。

Anthropic发布了Claude 3模型，当然，从测试结果来看比GPT-4强很多。 该系列包括三种最先进的型号（按功能升序排列）：Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus。支持100万Token上下文。 你现在可以在Claude开通Claude Pro使用最强大的Claude 3 Opus模型。 详细介绍： Haiku是市场上智能类别中最快速、最具成本效益的模型。它可以在不到三秒的时间内阅读一篇arXiv上信息密集、数据丰富的研究论文（约10,000个标记），包括图表和图形。 对于绝大多数工作负载，Sonnet比Claude 2和Claude 2.1快2倍，并具有更高水平的智能。它擅长需要快速响应的任务，如知识检索或销售自动化。 Claude 3型号具有与其他领先型号相媲美的复杂视觉能力。它们可以处理各种视觉格式，包括照片、图表、图形和技术图解。 Opus、Sonnet和Haiku更不太可能拒绝回答接近系统底线的提示，相比以往的模型，克劳德3模型表现出更加细致的请求理解，识别真实伤害，并且拒绝回答无害提示的频率大大降低。 与Claude 2.1相比，Opus在这些具有挑战性的开放性问题上的准确性（或正确答案）实现了两倍的改进，同时也展现出了降低的错误答案水平。 所有三个模型都能够接受超过100万个标记的输入，可能会向需要增强处理能力的特定客户提供这一功能。 Claude 3模型更擅长遵循复杂的多步指令。它们特别擅长遵循品牌语调和响应指南，并开发用户可以信任的客户体验。此外，Claude 3模型更擅长生成流行的结构化输出，如JSON格式。 Opus和Sonnet现已可在API中使用，该API现已普遍可用，使开发人员能够立即注册并开始使用这些模型。Haiku将很快可用。 详细信息：

让GPT-4帮人类训练GPT-4！OpenAI推出新模型CriticGPT

让GPT-4帮人类训练GPT-4！OpenAI推出新模型CriticGPT 美东时间6月27日周四，OpenAI公布，其研究人员训练了一个基于 GPT-4 的模型，它被称为 CriticGPT，用于捕捉ChatGPT 代码输出中的错误。简单来说就是，CriticGPT让人能用 GPT-4 查找 GPT-4 的错误。它可以写出使用者对ChatGPT响应结果的批评评论，从而帮助人类训练者在RLHF期间发现错误。OpenAI发现，如果通过CriticGPT获得帮助审查 ChatGPT编写的代码，人类训练师的审查效果比没有获得帮助的人强60%。OpenAI称，正着手将类似 CriticGPT 的模型集成到旗下 RLHF 标记管道中，为自己的训练师提供明确的AI帮助。OpenAI称，因为没有更好的工具，所以人们目前难以评估高级的AI系统的表现。而CriticGPT意味着，OpenAI向能够评估高级AI系统输出的目标迈进了一步。，OpenAI举了一个例子，如下图所示，对ChatGPT提出一个用 Python 编写指定函数的任务，对于ChatGPT根据要求提供的代码，CriticGPT点评了其中一条指令，提议换成效果更好的。OpenAI称，CriticGPT 的建议并不是全都正确无误，但OpenAI的人员发现，相比没有这种AI的帮助，有了它，训练师可以发现更多模型编写答案的问题。此外，当人们使用CriticGPT 时，这种AI模型会增强他们的技能，从而得出的批评结论比单单人类训练师做的更全面，并且比AI模型单独工作时产生的幻觉错误更少。在OpenAI的实验中，在60%以上的时间里，随机选择的训练师都更喜欢来自人类与CriticGPT 合作的批评结论，而不是来自没有CriticGPT协助的人类训练师批评。OpenAI同时提到了目前开发CriticGPT的四点局限。其中之一是，OpenAI用 ChatGPT 的简短答案训练CriticGPT，因此未来需要发掘能帮助训练师理解冗长且复杂任务的方法。第二点是，模型仍然会产生幻觉，有时训练师在看到这些幻觉后会犯下标记错误。第三点是，有时现实世界中的错误可能分散在答案的许多部分之中，OpenAI目前的工作重点是让模型指出一处的错误，未来还需要解决分散在不同位置的错误。第四点，OpenAI指出，CriticGPT 只能提供有限的帮助：如果ChatGPT面对的任务或响应极其复杂，即使是有模型帮助的专家也可能无法正确评估。最后，OpenAI表示，为了协调日益复杂的 AI 系统，人们需要更好的工具。在对 CriticGPT 的研究中，OpenAI发现，将 RLHF 应用于 GPT-4 有望帮助人类为 GPT-4 生成更好的 RLHF 数据。OpenAI计划，进一步扩大这项工作，并将其付诸实践。OpenAI在原名Twitter的社交媒体X上公布了新模型CriticGPT后，一条点赞超1万的网友评论称，自我改进已经开始了。另一条点赞上万的热截取了OpenAI的相关研究文章结论，其中提到，在智能方面，大语言模型（LLM）和LLM的批评都只会继续改进，而人类的智能不会，这条评论感叹，真是悲观。还有网友引用了漫威超级英雄电影《复仇者联盟》中灭霸的一句台词，点评OpenAI所说的用GPT-4找GPT-4的错误：“我用宝石摧毁了宝石。” ... PC版： 手机版：

OpenAI推出CriticGPT模型，让GPT-4帮人类训练GPT-4

OpenAI推出CriticGPT模型，让GPT-4帮人类训练GPT-4 PANews 6月28日消息，据财联社报道，OpenAI新推出了一个基于GPT-4的模型CriticGPT，用于捕获ChatGPT代码输出中的错误。 CriticGPT的作用相当于让人们用GPT-4来查找GPT-4的错误。该模型可以对ChatGPT响应结果做出批评评论，从而帮助人工智能训练师在“基于人类反馈的强化学习（RLHF）”过程中发现的错误，为人工智能训练师提供明确的人工智能帮助。这一新模型的发布意在向投资者传达，OpenAI在RLHF赛道上的领先地位。RLHF的一个关键部分就是收集比较，让人工智能训练师对不同的ChatGPT回答进行评分，并反馈给ChatGPT。 研究发现，当训练师借助CriticGPT来审查ChatGPT输出代码时，他们的表现要比没有得到帮助的人高出60%。并且，在CriticGPT的帮助下，他们的指正比自己单独做的更加全面。

OpenAI 正式公布人工智能语言模型 GPT-4

OpenAI 正式公布人工智能语言模型 GPT-4 3月15日早间，人工智能初创公司 OpenAI 正式公布最新一代人工智能语言模型 GPT-4。 它是 OpenAI 在放大深度学习方面的努力的最新里程碑，是一个大型多模态模型，可接受图像和文本输入，发出文本输出。 GPT-4 对月订阅费20美元 ChatGPT Plus 用户开放使用，同时也会纳入到微软的 Bing 聊天机器人中。 相关链接： - OpenAI-GPT-4 https://openai.com/research/gpt-4 - GPT-4 Developer Livestream http://www.youtube.com/watch?v=outcGtbnMuQ - ChatGPT Plus 访问 GPT-4 https://chat.openai.com - GPT-4 API 候补名单申请 https://openai.com/waitlist/gpt-4-api - 优先获得 API 权限的方法 https://github.com/openai/evals