Ai
.jpg)
Radzivon Alkhovik
Adepte de l'automatisation en code bas
13 mai 2024
%20(1)%20(1).png)
.png)
.svg){kind=icon}
.jpg)
Bonjour à tous, avec vous comme toujours Radzivon de Latenode et aujourd'hui nous attendons l'article final sur AI Anthropic Claude 3, nous y sommes allés pendant longtemps et avons passé énormément de temps à faire des recherches sur ce modèle d'IA.
Les expériences visaient à évaluer les capacités des modèles dans des domaines tels que la génération de contenus attrayants, l'analyse de textes scientifiques complexes, la création de recommandations personnalisées, l'écriture de code et la traduction à partir de langues étrangères. En outre, nous examinerons les politiques d'accessibilité et de tarification des services basés sur ChatGPT-4 et Claude 3 Opus.
Sur la plateforme Latenode , il est possible d'utiliser à la fois ChatGPT-4 et Claude 3 Opus, qui peuvent être des outils précieux pour la communauté axée sur l'automatisation à code bas et l'autonomisation des utilisateurs. Les solides compétences analytiques et de résolution de problèmes de ces modèles, en particulier les capacités impressionnantes de Claude 3 à s'attaquer à des problèmes complexes, peuvent en faire des assistants indispensables pour les utilisateurs de Latenode qui travaillent sur des projets d'automatisation. De plus, les recommandations personnalisées et les capacités de traduction de ces modèles linguistiques, comme l'approche nuancée de Claude 3, peuvent considérablement améliorer l'expérience des utilisateurs et permettre une collaboration transparente au sein de la communauté mondiale Latenode .
.jpeg)
Le but de cet article est de faire une recherche et une comparaison à grande échelle des deux principaux acteurs du marché de l'IA, à savoir Chat GPT 4 et Claude 3 Opus. Commençons à comparer.
L'objectif de cette expérience était de comparer les performances de deux modèles linguistiques avancés, ChatGPT-4 et Claude 3 Opus, dans la création d'un guide informatif et attrayant sur l'automatisation simple à l'aide de l'intégration de Google Sheets. Le but était de déterminer quel modèle pouvait produire un contenu plus structuré, plus compréhensible et plus utile pour les lecteurs, en particulier ceux qui s'intéressent aux solutions d'automatisation à code bas.
Évaluation des résultats : Les textes générés par ChatGPT-4 et Claude 3 Opus ont été proposés à la communauté d'automatisation Low-code deLatenode's pour 450 personnes et voici ce que nous avons obtenu :
Les participants à l'expérience ont été invités à choisir la meilleure variante selon eux. D'après les résultats du vote, le texte généré par Claude 3 Opus a reçu un avantage significatif : 80 % des personnes ont voté pour lui. ChatGPT-4 n'a pu intéresser que 20 % des participants.
Cette expérience démontre la supériorité de Claude 3 Opus sur ChatGPT-4 pour générer des textes qui plaisent aux lecteurs, du moins dans ce cas précis. Bien sûr, une étude à grande échelle sur une plus grande quantité de données est nécessaire pour obtenir des conclusions plus précises. Néanmoins, le résultat de ce test peut servir d'indicateur du potentiel et des avantages concurrentiels de Claude 3 Opus.
Pour plus de clarté, voici trois illustrations montrant les principales caractéristiques du texte gagnant généré par Claude 3 Opus :
Conclusions : Les caractéristiques illustrées du texte généré par Claude 3 Opus aident le lecteur à mieux que GPT-4 comprendre le sujet, suivre les instructions et mettre les connaissances en pratique. Ce sont ces qualités qui ont permis à Claude 3 Opus de remporter une victoire convaincante sur ChatGPT-4 dans cette expérience.
L'objectif de l'expérience était d'évaluer les capacités de raisonnement de Claude 3 et de ChatGPT-4 en leur présentant le problème classique de Monty Hall, une énigme logique bien connue dont la solution est contre-intuitive.
Comparaison et analyse des résultats : En résolvant le problème de Monty Hall, Claude 3 a démontré une compréhension profonde de la logique et des probabilités sous-jacentes. Il a fourni une explication détaillée, parcourant le raisonnement étape par étape. Claude 3 a méticuleusement expliqué pourquoi le participant devrait changer son choix pour l'autre porte non ouverte afin d'augmenter sa probabilité de gagner de 1/3 à 2/3.
ChatGPT-4 a également été capable de résoudre correctement le problème de Monty Hall et d'arriver à la même conclusion - que le participant devrait changer de choix. Cependant, sa réponse n'a pas été aussi approfondie que celle de Claude 3 pour expliquer la logique et les probabilités qui sous-tendent la solution.
Les deux modèles d'IA ont correctement résolu le problème de Monty Hall, mais il y avait une différence notable dans leurs approches :
Conclusions : Cette expérience met en évidence que si Claude 3 et ChatGPT-4 sont tous deux capables de résoudre des problèmes logiques tels que le problème de Monty Hall, Claude 3 a l'avantage de fournir des explications plus complètes et plus perspicaces. La capacité de Claude 3 à approfondir la logique et les probabilités le rend plus adapté aux tâches qui exigent non seulement une réponse, mais aussi une compréhension approfondie du processus de raisonnement impliqué. Cela suggère que dans les tâches complexes de raisonnement logique, Claude 3 peut être le choix préféré des utilisateurs qui recherchent des explications détaillées et éducatives.
Les deux modèles ont reçu un texte scientifique décrivant une étude visant à réduire les erreurs de prescription dans les hôpitaux publics du Koweït. La tâche consistait à analyser le texte et à fournir un bref résumé des objectifs, de la méthodologie et des limites de l'étude.
Evaluationdes résultats: Claude 3 a fait preuve d'une compréhension plus approfondie du texte et a fourni un résumé plus précis et plus complet de l'étude. Le modèle a souligné avec précision les principaux objectifs, notamment l'élaboration d'un système de signalement " sans nom ni faute ", la création d'un programme national de formation et la comparaison des taux d'erreur avant et après la mise en œuvre du programme. Claude 3 a également démontré qu'il comprenait la méthodologie de recherche, y compris l'utilisation de méthodes mixtes, la sélection des participants et les étapes de collecte des données.
GPT-4 s'est également bien débrouillé, mais son résumé était moins détaillé et passait à côté de certains aspects importants, comme les limites de l'étude liées aux attitudes des répondants et à la sincérité des réponses.
Conclusions : Les résultats de l'expérience indiquent que Claude 3 est supérieur à GPT-4 pour analyser des textes scientifiques complexes et créer des résumés concis mais informatifs. La capacité de Claude 3 à raisonner et à comprendre le contexte en fait un outil précieux pour travailler avec la littérature scientifique, offrant la possibilité d'améliorer l'efficacité de la recherche et l'analyse des données.
L'objectif de cette expérience était d'évaluer et de comparer les capacités de recommandation de deux modèles linguistiques d'IA, ChatGPT-4 et AI Anthropic Claude 3, sur la base d'une liste de livres et de films préférés liés à la finance, à l'économie et à la technologie. L'objectif était de déterminer quel modèle pouvait fournir des recommandations plus éducatives et structurées afin d'améliorer les connaissances dans le domaine des technologies de l'information.
Évaluation des résultats: ChatGPT-4 a fourni une liste consolidée de 6 recommandations qui mélangeaient à la fois des livres et des films sans les séparer en catégories distinctes. Bien que les recommandations soient pertinentes et bien adaptées aux intérêts de la personne interrogée en matière de finance, d'économie et de technologie, la liste semble un peu désorganisée et limitée en raison de l'absence de catégorisation.
En revanche, AI Anthropic Claude 3 a adopté une approche plus structurée. Elle a intelligemment séparé les recommandations en deux listes distinctes - une pour les films et une pour les livres. La liste des films contenait 5 choix judicieux, notamment des biopics, des drames et un classique culte. La liste de livres comprenait 7 titres différents couvrant des sujets clés tels que la révolution numérique, l'esprit d'entreprise, les algorithmes et l'innovation perturbatrice.
Les listes catégorisées de Claude démontrent un niveau plus élevé d'organisation et de conservation. Plutôt que de se contenter d'énumérer rapidement quelques titres, Claude s'est efforcé de fournir une gamme variée de recommandations substantielles soigneusement segmentées par type de média. Cela a rendu les suggestions beaucoup plus digestes et plus faciles à analyser pour quelqu'un qui cherche à explorer systématiquement le sujet à travers un mélange de livres et de films.
Conclusion : Dans l'ensemble, bien que les deux IA aient fourni des recommandations utiles alignées sur la requête, la réponse de Claude était nettement plus structurée, expansive et en phase avec l'élaboration d'un parcours d'apprentissage immersif pour renforcer les connaissances et l'expertise en informatique. Les différences ont mis en évidence les capacités analytiques plus fortes de Claude en termes de compréhension du contexte, de catégorisation des informations et de production de réponses approfondies et à multiples facettes.
L'objectif de cette expérience était de tester la capacité de deux modèles de langage avancés, Claude d'Anthropic et ChatGPT-4 d'OpenAI, à générer un code fonctionnel pour un jeu simple, en utilisant le jeu mobile populaire Flappy Bird comme cas de test.
Évaluation des résultats : Claude 3 s'est acquitté de cette tâche avec facilité, en fournissant un code Python complet à l'aide de la bibliothèque Pygame. Le code comprenait tous les éléments nécessaires à la création du jeu Flappy Bird, y compris le rendu de l'oiseau, des tuyaux et de l'arrière-plan, ainsi que la gestion des événements et la logique de déplacement des objets.
D'autre part, ChatGPT-4 a refusé de générer le code de Flappy Bird, invoquant d'éventuels problèmes de droits d'auteur. Au lieu de cela, il a offert une explication de haut niveau des étapes de base pour créer un jeu similaire. Voici la réponse de ChatGPT-4 :
"Je suis désolé, mais je ne peux pas fournir le code du jeu Flappy Bird car cela violerait les lois sur les droits d'auteur. Cependant, je peux t'aider à expliquer les étapes de base pour créer un jeu similaire :..."
Cette expérience démontre que Claude fait preuve d'une plus grande flexibilité et d'une plus grande volonté de générer du code à la demande de l'utilisateur, tandis que ChatGPT-4 adopte une approche plus conservatrice, se restreignant en raison de problèmes juridiques potentiels.
Conclusions : Si la position de ChatGPT-4 peut être justifiée du point de vue du respect des droits d'auteur, elle limite également son utilité dans les tâches de programmation et de développement. À l'inverse, Claude présente une approche plus proactive, prête à fournir des exemples de code de travail sur demande. Cela fait de Claude un modèle plus préférable pour les développeurs et les programmeurs qui recherchent des solutions immédiates pour créer des jeux et d'autres applications.
L'objectif de cette expérience était d'évaluer les capacités de traduction de Claude 3 et de ChatGPT-4 en leur demandant de traduire un texte technique complexe du chinois vers l'anglais :
量子力学的复杂性对即使是最经验丰富的物理学家也构成了重大挑战，因为它的非直观性和复杂的数学形式主义
Analyse des résultats : Claude 3 a abordé la tâche avec prudence, reconnaissant la complexité de la traduction de textes techniques, notamment en tenant compte du contexte culturel et de la terminologie. La traduction a été fournie avec une explication indiquant qu'elle est plus littérale qu'idiomatique, et qu'atteindre le naturel nécessite une compréhension profonde de la langue et de la culture.
ChatGPT-4 a fourni une traduction directe sans commentaires supplémentaires :
"La complexité de la mécanique quantique représente un défi majeur même pour les physiciens les plus expérimentés, en raison de son caractère non intuitif et de son formalisme mathématique complexe."
Conclusions : Bien que Claude 3 et ChatGPT-4 aient tous deux traduit efficacement le texte, l'approche de Claude 3 était plus complète, car elle incluait des considérations sur les aspects culturels et idiomatiques de la traduction. Cela suggère que Claude 3 pourrait être plus adapté aux tâches qui exigent non seulement une précision linguistique, mais aussi une compréhension plus profonde du contexte. L'approche de traduction directe de ChatGPT-4, bien que directe et précise, n'a pas bénéficié de l'éclairage supplémentaire apporté par Claude 3, qui pourrait être essentiel dans des scénarios de traduction plus nuancés ou plus complexes.
L'objectif de l'expérience était de comparer les capacités de résolution de problèmes mathématiques de Claude 3 et de ChatGPT-4 en leur présentant un problème géométrique spécifique impliquant les longueurs des côtés des triangles et la trigonométrie.
ITLe problème mathématique présenté était le suivant : dans le triangle ABC, les longueurs de deux côtés AB = π et BC = cos 30° sont connues, et la longueur du côté AC est un nombre entier. Trouve la longueur de AC.
.jpeg)
En résolvant ce problème, Claude 3 a démontré une compréhension profonde des relations trigonométriques dans un triangle. Il a appliqué la formule de la loi du cosinus pour trouver la longueur du côté AC :
c^2 = a^2 + b^2 - 2ab cos C
Après avoir substitué les valeurs connues, Claude 3 a calculé que c = π - 1. Il a ensuite remarqué que, puisque l'énoncé du problème exige que la longueur de AC soit un nombre entier, les seules valeurs possibles seraient 3 ou 4.
Analyse des résultats: L'expérience a mis en évidence des différences significatives dans les capacités mathématiques des deux modèles :
Conclusions : Cette expérience démontre que Claude 3 possède des connaissances mathématiques et des capacités de résolution de problèmes supérieures à celles de ChatGPT-4, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter des problèmes géométriques complexes. Claude 3 est non seulement parvenu à la bonne réponse, mais il a également compris et respecté les conditions du problème, faisant preuve d'un raisonnement mathématique robuste. Cet exemple montre que, dans certains domaines tels que la résolution de problèmes mathématiques, Claude 3 peut être plus performant que ChatGPT-4 en termes de connaissances et de capacités d'analyse.
En ce qui concerne l'accessibilité et le prix, Claude 3 et ChatGPT-4 ont chacun leurs forces et leurs faiblesses. Voici comment ils se comparent :
Conclusions : Dans l'ensemble, Claude 3 et ChatGPT-4 offrent tous deux des prix compétitifs et des options d'accessibilité. Cependant, le modèle de tarification de Claude 3 est plus complexe, avec trois versions offrant différents niveaux de fonctionnalité et de tarification. Les plans de prix de ChatGPT-4 sont plus simples, avec quatre niveaux offrant des niveaux croissants de fonctionnalité et d'assistance.
En termes d'accessibilité, ChatGPT-4 est plus accessible aux utilisateurs non techniques, avec une application web et des applications mobiles disponibles. Claude 3, en revanche, est plus accessible aux développeurs et aux entreprises, avec une API disponible pour l'intégration dans les applications et les flux de travail existants.
Les expériences et comparaisons approfondies menées dans cet article ont démontré les capacités impressionnantes de l'assistant IA Claude 3 développé par Anthropic. Dans toute une série de tâches - de la génération de contenu attrayant à l'analyse de textes scientifiques complexes, en passant par la fourniture de recommandations personnalisées, le codage de jeux simples et la traduction entre les langues - Claude 3 a constamment surpassé le modèle ChatGPT-4, largement plébiscité.
Les principaux avantages de Claude 3 mis en évidence dans cette recherche comprennent sa capacité supérieure à produire un contenu structuré, informatif et facile à lire, sa compréhension plus profonde des informations techniques et scientifiques, son approche plus réfléchie et à multiples facettes des recommandations personnalisées, sa volonté de générer des échantillons de code de travail et sa gestion nuancée des défis de traduction.
Bien que les deux modèles aient leurs points forts et leurs considérations en matière d'accessibilité, les preuves cumulées suggèrent que Claude 3 représente une avancée significative dans la technologie de l'IA conversationnelle. L'accent mis par Anthropic sur le développement d'un assistant doté de solides capacités d'analyse, de flexibilité et d'attention au contexte semble avoir porté ses fruits. Alors que le paysage de l'IA continue d'évoluer rapidement, le modèle Claude 3 apparaît comme un concurrent redoutable de ChatGPT-4 et une technologie qui mérite d'être explorée et adoptée.
Claude 3 est un modèle d'IA de traitement du langage naturel avancé développé par la société Anthropic.
Les expériences ont permis d'évaluer les capacités des modèles dans des domaines tels que la génération de contenu, l'analyse de textes scientifiques, la création de recommandations personnalisées, le codage, la traduction et la résolution de problèmes.
Les expériences comparées sont Claude 3 d'Anthropic et ChatGPT-4 d'OpenAI.
Dans la plupart des expériences, Claude 3 a surpassé ChatGPT-4 sur des aspects tels que la structure, le caractère informatif, la profondeur de l'analyse et l'attention portée au contexte.
Selon l'article, l'un des principaux avantages de Claude 3 est sa capacité d'analyse plus élevée, sa flexibilité et son attention au contexte par rapport à ChatGPT-4.
Claude 3 propose un modèle de tarification plus complexe avec trois versions à des prix différents, tandis que ChatGPT-4 a une structure de tarification plus simple. GPT-4 est plus accessible aux utilisateurs non techniques, tandis que Claude 3 est plus accessible aux développeurs grâce à son API.
L'article conclut que Claude 3 représente une avancée significative en matière d'IA conversationnelle et constitue un concurrent redoutable pour ChatGPT-4 en raison de ses capacités d'analyse et de sa flexibilité.
