Olmo 2 contre Claude 3.5 Sonnet: Quel est le meilleur?

L'industrie de l'IA est divisée entre deux philosophies puissantes - la démocratisation open source et l'innovation propriétaire. Olmo 2 (Open Language Model 2), développé par Allenai, représente le summum du développement d'IA transparent avec un accès public complet à ses données d'architecture et de formation. En revanche, Claude 3.5 Sonnet, le modèle phare d'Anthropic, priorise les capacités de codage de qualité commerciale et le raisonnement multimodal à huis clos.

Cet article plonge dans leurs architectures techniques, leurs cas d'utilisation et leurs workflows pratiques, avec des exemples de code et des références de jeu de données. Que vous créiez un chatbot de démarrage ou des solutions d'entreprise à l'échelle, ce guide vous aidera à faire un choix éclairé.

Objectifs d'apprentissage

Dans cet article, vous serez:

• Comprendre comment les choix de conception (par exemple, RMSNorm, Rotary Embeddings) influencent la stabilité et les performances de la formation dans Olmo 2 et Claude 3.5 Sonnet.
• En savoir plus sur les coûts d'API basés sur les jetons (Claude 3.5) par rapport aux frais généraux d'auto-hébergement (OLMO 2).
• Implémentez les deux modèles dans des scénarios de codage pratiques à travers des exemples concrètes.
• Comparez les mesures de performance pour la précision, la vitesse et les tâches multilingues.
• Comprendre les différences architecturales fondamentales entre Olmo 2 et Claude 3.5 Sonnet.
• Évaluer les compromis coûts-performance pour différentes exigences du projet.

Cet article a été publié dans le cadre du Data Science Blogathon.

Table des matières

• OLMO 2: Un modèle autorégressif entièrement ouvert
  • Quelles sont les innovations architecturales clés de l'Olmo 2?
  • Formation et des améliorations post-entraînement
• Claude 3.5 Sonnet: un modèle fermé-Source pour l'éthique et le codage - Claude 3.5 Sonnet: un modèle fermé - Applications
  • caractéristiques et innovations de base
• Comparaison technique d'Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet
• Comparaison des prix de l'Olmo 2 contre Claude 3.5 Sonnet
• Accédant au modèle OLMO 2 et Claude 3.5 Sonnet API
  (OLMO 2) Modèle localement?
  Comment accéder à Claude 3.5 Sonnet API?
OLMO 2 VS. CLAUDE 3.5 SONNET: Comparaison des capacités de codage
• Tâche 1: calcul du Nth FibonACCI numéro
  Tâche 2: TRACKINT ATRACK INTROSS Traduction
  Tâche 4: Optimisation du code inefficace
  Tâche 5: Code Debugging
  Framework de décision stratégique: OLMO 2 vs Claude 3.5 Sonnet
Quand choisir Olmo 2?
• Lorsque vous choisissez Claude 3.5 OLMO 2?
  Sonnet?
Conclusion
• Prise des clés
Questions fréquemment posées

OLMO 2: Un modèle autorégressif entièrement ouvert

OLMO 2 est un modèle de langage autorégressif entièrement open source, formé sur un énorme ensemble de données comprenant 5 billions de jetons. Il est publié avec une divulgation complète de ses poids, des données de formation et du code source autonomisant les chercheurs et les développeurs à reproduire les résultats, à expérimenter le processus de formation et à s'appuyer sur son architecture innovante.

Quelles sont les principales innovations architecturales d'Oolmo 2?

OLMO 2 intègre plusieurs modifications architecturales clés conçues pour améliorer à la fois les performances et la stabilité de la formation.

• rmsnorm: olmo2 utilise la normalisation carrée moyenne des racines (rmsnorm) pour stabiliser et accélérer le processus de formation. RMSNorm, comme discuté dans diverses études d'apprentissage en profondeur, normalise les activations sans avoir besoin de paramètres de biais, garantissant des flux de gradient cohérents même dans des architectures très profondes.
• Incorporation de position rotative: Pour coder efficacement l'ordre des jetons, le modèle intègre des incorporations de position rotatives. Cette méthode, qui fait pivoter les vecteurs d'incorporation dans un espace continu, préserve les positions relatives des jetons - une technique plus détaillée dans des recherches telles que le papier roformer.
• Régularisation Z-Loss: En plus des fonctions de perte standard, OLMO2 applique une régularisation de la perte Z. Cette couche supplémentaire de régularisation aide à contrôler l'échelle des activations et empêche le sur-ajustement, améliorant ainsi la généralisation à travers diverses tâches.

Essayez le modèle OLMO 2 en direct - ici

Formation et améliorations post-formation

• Formation du curriculum en deux étapes: Le modèle est initialement formé sur l'ensemble de données Dolmino Mix-1124, un corpus grand et diversifié conçu pour couvrir une large gamme de motifs linguistiques et de tâches en aval. Ceci est suivi d'une deuxième phase où la formation se concentre sur le réglage fin spécifique à la tâche.

• Autorisation d'instruction via RLVR: post-formation, OLMO2 subit un réglage d'instruction en utilisant l'apprentissage du renforcement avec des récompenses vérifiables (RLVR). Ce processus affine les capacités de raisonnement du modèle, alignant ses résultats avec des références vérifiées par l'homme. L'approche est similaire en esprit à des techniques comme RLHF (renforcement d'apprentissage de la rétroaction humaine), mais met l'accent supplémentaire sur la vérification des récompenses pour une fiabilité accrue.

Ces stratégies architecturales et de formation se combinent pour créer un modèle non seulement performant mais aussi robuste et adaptable, ce qui est un véritable atout pour la recherche académique et les applications pratiques.

Claude 3.5 Sonnet: un modèle fermé pour les applications éthiques et axées sur le codage

Contrairement à la philosophie ouverte de OLMO2, Claude3.5 Sonnet est un modèle à source fermée optimisée pour les tâches spécialisées, en particulier dans le codage et la garantie de sorties éthiques. Sa conception reflète un équilibre minutieux entre les performances et le déploiement responsable.

fonctionnalités et innovations de base

• Traitement multimodal: Claude3.5 Sonnet est conçu pour gérer les entrées de texte et d'image de manière transparente. Cette capacité multimodale permet au modèle d'exceller dans la génération, le débogage et le raffinage du code, ainsi que l'interprétation des données visuelles, une fonctionnalité qui est soutenue par des architectures neuronales contemporaines et est de plus en plus présentée dans la recherche sur les systèmes d'IA intégrés.
• Interaction d'interface informatique: L'une des fonctionnalités remarquables de Claude3.5 Sonnet est son intégration expérimentale d'API qui permet au modèle d'interagir directement avec les interfaces informatiques. Cette fonctionnalité, qui comprend la simulation d'actions comme cliquer sur les boutons ou la saisie du texte, comble l'écart entre la compréhension du langage et le contrôle direct des environnements numériques. Les nouvelles technologiques récentes et les discussions académiques sur l'interaction humaine-ordinateur mettent en évidence l'importance de ces progrès.
• Sauvegardes éthiques: Reconnaissant les risques potentiels de déploiement de modèles AI avancés, le sonnet Claude3.5 a été soumis à des protocoles de test d'équité et de sécurité rigoureux. Ces mesures garantissent que les résultats restent alignés sur les normes éthiques, minimisant le risque de réponses nocives ou biaisées. Le développement et la mise en œuvre de ces garanties sont conformes aux meilleures pratiques émergentes dans la communauté de l'IA, comme en témoigne la recherche sur les cadres d'IA éthiques.

En se concentrant sur les applications de codage et en garantissant la fiabilité éthique, Claude3.5 Sonnet répond aux exigences de niche dans les industries qui exigent à la fois la précision technique et la responsabilité morale.

essayez Claude3.5 Sonnet modèle en direct.

Comparaison technique d'Olmo 2 contre Claude 3.5 Sonnet

Criteria	OLMo 2	Claude 3.5Sonnet
Model Access	Full weights available on Hugging Face	API-only access
Fine-Tuning	Customizable via PyTorch	Limited to prompt engineering
Inference Speed	12 tokens/sec (A100 GPU)	30 tokens/sec (API)
Cost	Free (self-hosted)	/million tokens

Critères olmo 2 Claude 3.5Sonnet Accès au modèle Poids complets disponibles sur le visage étreint API-UNLY ACCESS Fine-Tuning personnalisable via pytorch limité à l'ingénierie rapide Vitesse d'inférence 12 Tokens / Sec (A100 GPU) 30 jetons / sec (API) Coût gratuit (auto-hébergé) 15 $ / millions de jetons table>

Comparaison des prix d'Olmo 2 contre Claude 3.5 Sonnet

Price type	OLMo 2 (Cost per million tokens)	Claude 3.5 Sonnet(Cost per million tokens)
Input tokens	Free* (compute costs vary)	.00
Output tokens	Free* (compute costs vary)	.00

OLMO2 est environ quatre fois plus rentable pour les tâches lourdes de la production, ce qui le rend idéal pour les projets soucieux du budget. Notez que puisque OLMO2 est un modèle à open-source, il n'y a pas de frais de licence fixe parking, son coût dépend de vos ressources de calcul auto-localisées. En revanche, les taux d'API d'Anthropic fixent les prix de Claude 3.5 Sonnet.

Accès au modèle OLMO 2 et à Claude 3.5 Sonnet API

Comment exécuter le modèle Olllama (Olmo 2) localement?

Visitez le référentiel ou le site Web officiel pour télécharger le programme d'installation –Il.

Une fois que vous avez olllama, installez le package Python nécessaire

pip install ollama

Téléchargez le modèle OLMO 2. Cette commande récupère le modèle OLMO 2 (version de 7 milliards de paramètres)

ollama run olmo2:7b

Créez un fichier Python et exécutez l'exemple de code suivant pour interagir avec le modèle et récupérer ses réponses.

import ollama

def generate_with_olmo(prompt, n_predict=1000):
    """
    Generate text using Ollama's Olmo 2 model (streaming version),
    controlling the number of tokens with n_predict.
    """
    full_text = []
    try:
        for chunk in ollama.generate(
            model='olmo2:7b',
            prompt=prompt,
            options={"n_predict": n_predict},  
            stream=True                        
        ):
            full_text.append(chunk["response"])
        return "".join(full_text)
    except Exception as e:
        return f"Error with Ollama API: {str(e)}"

if __name__ == "__main__":
    output = generate_with_olmo("Explain the concept of quantum computing in simple terms.")
    print("Olmo 2 Response:", output)

Comment accéder à Claude 3.5 Sonnet API?

Rendez-vous sur la page de console anthropique. Sélectionnez Get API Keys.

Cliquez sur Créer la touche et nommez votre clé. Cliquez sur Add.

Remarque: n'oubliez pas de sauver cette clé d'API quelque part que vous ne pourrez plus le revoir.

Installez la bibliothèque anthropique

pip install anthropic

Créez un fichier Python et exécutez l'exemple de code suivant pour interagir avec le modèle et récupérer ses réponses.

import anthropic
from anthropic import Anthropic

# Create an instance of the Anthropic API client
client = Anthropic(api_key='your-api-key') 

def generate_with_claude(prompt, max_tokens=1000):
    """
    Generate text using Claude 3.5 API
    """
    try:
        message = client.messages.create(  
            model="claude-3-5-sonnet-20241022",
            max_tokens=max_tokens,
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": prompt
                }
            ]
        )
        return message.content
    except Exception as e:
        return f"Error with Claude API: {str(e)}"

if __name__ == "__main__":
    output = generate_with_claude("Explain the concept of quantum computing in simple terms.")
    print("Claude 3.5 Sonnet Response:", output)

Olmo 2 contre Claude 3.5 Sonnet: Comparaison des capacités de codage

usingolmo2 et claude 3.5 sonnetmodels pour les tâches ci-dessous.

Tâche 1: calcul du Nth Fibonacci Number

Invite: "Donnez-moi le code pour calculer le nth Fibonacci Numéro."

a) Réponse Olmo 2

def fibonacci_optimized(n):
    if n <= 0:
        return "Input must be a positive integer."
    fib_0, fib_1 = 0, 1
    for i in range(2, n+1):
        fib_i = fib_0 + fib_1
        fib_0, fib_1 = fib_1, fib_i
    return fib_i

# Example usage:
print(fibonacci_optimized(10))  # Output: 55

b) Claudesonnet3.5 Réponse

def fibonacci_recursive(n):
    """
    Compute nth Fibonacci number using recursion.
    Warning: Not efficient for large numbers due to exponential time complexity.
    Time Complexity: O(2^n)
    Space Complexity: O(n) due to recursion stack
    """
    if n <= 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1
    return fibonacci_recursive(n - 1) + fibonacci_recursive(n - 2)

def fibonacci_iterative(n):
    """
    Compute nth Fibonacci number using iteration.
    Much more efficient than recursive approach.
    Time Complexity: O(n)
    Space Complexity: O(1)
    """
    if n <= 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1
    
    prev, curr = 0, 1
    for _ in range(2, n + 1):
        prev, curr = curr, prev + curr
    return curr

def fibonacci_matrix(n):
    """
    Compute nth Fibonacci number using matrix exponentiation.
    Most efficient for very large numbers.
    Time Complexity: O(log n)
    Space Complexity: O(1)
    """
    if n <= 0:
        return 0
    if n == 1:
        return 1

    def matrix_multiply(a, b):
        return [
            [a[0][0] * b[0][0] + a[0][1] * b[1][0], a[0][0] * b[0][1] + a[0][1] * b[1][1]],
            [a[1][0] * b[0][0] + a[1][1] * b[1][0], a[1][0] * b[0][1] + a[1][1] * b[1][1]]
        ]

    def matrix_power(matrix, power):
        if power == 0:
            return [[1, 0], [0, 1]]
        if power == 1:
            return matrix
        
        # Recursive squaring for efficient computation
        half = matrix_power(matrix, power // 2)
        if power % 2 == 0:
            return matrix_multiply(half, half)
        else:
            return matrix_multiply(matrix_multiply(half, half), matrix)

    base_matrix = [[1, 1], [1, 0]]
    result_matrix = matrix_power(base_matrix, n - 1)
    return result_matrix[0][0]

# Example usage and testing
def test_fibonacci():
    test_cases = [0, 1, 2, 5, 10]
    for n in test_cases:
        result1 = fibonacci_recursive(n)
        result2 = fibonacci_iterative(n)
        result3 = fibonacci_matrix(n)
        print(f"n = {n}:")
        print(f"  Recursive: {result1}")
        print(f"  Iterative: {result2}")
        print(f"  Matrix: {result3}")
        print(f"  All methods match: {result1 == result2 == result3}\n")

if __name__ == "__main__":
    test_fibonacci()

Insights :

OLMO 2 fournit une approche itérative qui est efficace mais qui manque de flexibilité, n'offrant qu'une seule méthode. Claude Sonnet 3.5, en revanche, présente trois implémentations différentes: récursive (inefficace mais éducative), itérative (optimale pour une utilisation générale) et l'exponentiation matricielle (mieux pour les grandes entrées). La réponse de Claude est significativement plus complète, couvrant plusieurs cas d'utilisation et y compris une suite de tests pour vérifier l'exactitude.

Tâche 2: tracer un tracé de dispersion

« Invite: générez un script python qui utilise Matplotlib et Seaborn pour produire un tracé de diffusion vibrant montrant la relation entre deux variables. Le tracé doit inclure des étiquettes d'axe transparent, un titre descriptif et des couleurs distinctes pour différencier les points de données. «

a) Réponse OLMO 2:

b) Claudesonnet3.5 Réponse:

Vous pouvez trouver les réponses du code - là-bas.

Insights :

La réponse d'Olmo 2

Olmo 2 génère correctement un tracé de diffusion mais manque d'améliorations visuelles au-delà de la différenciation de base des groupes. Claude Sonnet 3.5 va plus loin en intégrant la variation de la taille, une ligne de tendance de régression et l'annotation de corrélation, résultant en un tracé plus informatif et visuellement attrayant. La réponse de Claude démontre une meilleure compréhension des techniques de visualisation avancées et des idées statistiques.

Tâche 3: traduction du code

Invite: «Convertissez cette méthode Java en code python tout en conservant une fonctionnalité équivalente:

pip install ollama

a) Réponse OLMO 2:

ollama run olmo2:7b

b) Claudesonnet3.5 Réponse:

import ollama

def generate_with_olmo(prompt, n_predict=1000):
    """
    Generate text using Ollama's Olmo 2 model (streaming version),
    controlling the number of tokens with n_predict.
    """
    full_text = []
    try:
        for chunk in ollama.generate(
            model='olmo2:7b',
            prompt=prompt,
            options={"n_predict": n_predict},  
            stream=True                        
        ):
            full_text.append(chunk["response"])
        return "".join(full_text)
    except Exception as e:
        return f"Error with Ollama API: {str(e)}"

if __name__ == "__main__":
    output = generate_with_olmo("Explain the concept of quantum computing in simple terms.")
    print("Olmo 2 Response:", output)

Insights :

OLMO 2 et Claude Sonnet 3.5 fournissent des solutions identiques, traduisant avec précision la méthode Java en Python. Étant donné que la fonction est simple, il n'y a pas de place pour la différenciation, ce qui rend les deux réponses tout aussi efficaces.

Tâche 4: Optimisation du code inefficace

Invite: «Optimisez la fonction Python suivante pour réduire la complexité du temps.

pip install anthropic

a) Réponse OLMO 2:

import anthropic
from anthropic import Anthropic

# Create an instance of the Anthropic API client
client = Anthropic(api_key='your-api-key') 

def generate_with_claude(prompt, max_tokens=1000):
    """
    Generate text using Claude 3.5 API
    """
    try:
        message = client.messages.create(  
            model="claude-3-5-sonnet-20241022",
            max_tokens=max_tokens,
            messages=[
                {
                    "role": "user",
                    "content": prompt
                }
            ]
        )
        return message.content
    except Exception as e:
        return f"Error with Claude API: {str(e)}"

if __name__ == "__main__":
    output = generate_with_claude("Explain the concept of quantum computing in simple terms.")
    print("Claude 3.5 Sonnet Response:", output)

b) Claudesonnet3.5 Réponse:

def fibonacci_optimized(n):
    if n <= 0:
        return "Input must be a positive integer."
    fib_0, fib_1 = 0, 1
    for i in range(2, n+1):
        fib_i = fib_0 + fib_1
        fib_0, fib_1 = fib_1, fib_i
    return fib_i

# Example usage:
print(fibonacci_optimized(10))  # Output: 55

Insights :

OLMO 2 améliore la fonction en utilisant un ensemble pour suivre les éléments observés mais conserve une liste de stockage de doublons, conduisant à une redondance potentielle. Claude Sonnet 3.5 optimise davantage en stockant des doublons dans un ensemble et en le convertissant à une liste à la fin, en améliorant l'efficacité et en évitant les opérations inutiles. L'approche de Claude est plus propre, assurant une meilleure complexité du temps tout en maintenant l'exactitude.

Tâche 5: Débogage du code

Invite: «Vous trouverez ci-dessous un script Python qui calcule le factoriel d'un nombre, mais il contient des bogues. Identifiez et corrigez les erreurs pour s'assurer qu'elle renvoie les bonnes notables pour tout entier positif:

pip install ollama

a) Réponse OLMO 2:

ollama run olmo2:7b

b) Claudesonnet3.5 Réponse:

import ollama

def generate_with_olmo(prompt, n_predict=1000):
    """
    Generate text using Ollama's Olmo 2 model (streaming version),
    controlling the number of tokens with n_predict.
    """
    full_text = []
    try:
        for chunk in ollama.generate(
            model='olmo2:7b',
            prompt=prompt,
            options={"n_predict": n_predict},  
            stream=True                        
        ):
            full_text.append(chunk["response"])
        return "".join(full_text)
    except Exception as e:
        return f"Error with Ollama API: {str(e)}"

if __name__ == "__main__":
    output = generate_with_olmo("Explain the concept of quantum computing in simple terms.")
    print("Olmo 2 Response:", output)

Insignes:

OLMO 2 corrige correctement l'étape de récursivité de la fonction factorielle mais manque de validation d'entrée. Claude Sonnet 3.5 corrige non seulement la récursivité, mais inclut également la validation des entrées pour gérer les nombres négatifs et les entrées non entières, ce qui le rend plus robuste. La solution de Claude est plus approfondie et adaptée aux applications du monde réel.

Cadre de décision stratégique: Olmo 2 contre Claude 3.5 Sonnet

Quand choisir Olmo 2?

• Projets à limite budgétaire: Free Hosting vs Frais API
• Exigences de transparence: Recherche académique / systèmes audiables
• Besoins de personnalisation: accès complet à l'architecture du modèle et tâches qui nécessitent un réglage fin spécifique au domaine
• Focus de la langue: applications à dominante anglaise
• Prototypage rapide: expérimentation locale sans limites d'API

Quand choisir Claude 3.5 Sonnet?

• Codage de qualité d'entreprise: Génération / refactorisation de code complexe
• Exigences multimodales: besoins de traitement d'image et de texte sur un serveur en direct.
• Déplacements mondiaux: 50 support linguistique
• Compliance éthique: sorties alignées constitutionnellement
• Opérations d'échelle: infrastructure API gérée

Conclusion

OLMO 2 démocratise la PNL avancée grâce à une transparence complète et à une rentabilité (idéale pour la recherche universitaire et le prototypage soucieux du budget), Claude 3.5 Sonnet offre une précision de qualité d'entreprise avec des prouesses codantes multimodales et des garanties éthiques. Le choix n'est pas des organisations binaires et avant-gardistes déployer stratégiquement Olmo 2 pour les flux de travail transparents et personnalisables et réserve Claude 3.5 Sonnet pour des tâches de codage critique de mission nécessitant un alignement constitutionnel. À mesure que l'IA mûrit, cette relation symbiotique entre les fondations open-source et le polonais commercial définira la prochaine ère de systèmes intelligents. J'espère que vous avez trouvé ce guide Olmo 2 contre Claude 3.5 Sonnet utile, faites-le moi savoir dans la section des commentaires ci-dessous.

Les plats clés

• OLMO 2 offre un accès complet aux poids et au code, tandis que Claude 3.5 Sonnet fournit un modèle de source fermée axée sur l'API avec des fonctionnalités d'entreprise robustes.
• OLMO 2 est effectivement «libre» en dehors des coûts d'hébergement, idéal pour les projets soucieux du budget; Claude 3.5 Sonnet utilise un modèle de paiement par token, qui est potentiellement plus rentable pour l'utilisation de l'échelle de l'entreprise.
• Claude 3.5 Sonnet excelle dans la génération et le débogage de code, fournissant plusieurs méthodes et solutions approfondies; La sortie de codage d'Olmo 2 est généralement succincte et itérative.
• OLMO 2 prend en charge la personnalisation plus profonde (y compris le réglage fin spécifique au domaine) et peut être auto-hébergé. Claude 3.5 Sonnet se concentre sur les entrées multimodales, les interactions d'interface informatique directes et les forts cadres éthiques.
• Les deux modèles peuvent être intégrés via Python, mais Claude 3.5 Sonnet est particulièrement convivial pour les paramètres d'entreprise, tandis que Olmo 2 encourage l'expérimentation locale et la recherche avancée.

Le média présenté dans cet article ne appartient pas à l'analyse vidhya et est utilisé à la discrétion de l'auteur.

Les questions fréquemment posées

Q1. Olmo 2 peut-il correspondre à la précision de Claude 3.5 avec suffisamment de réglage fin?

ANS. Dans des domaines étroits (par exemple, des documents juridiques), oui. Pour les tâches à usage général, les paramètres 140B de Claude conservent un bord.

Q2. Comment les modèles gèrent-ils les langues non anglophones?

ANS. Claude 3.5 Sonnet prend en charge 50 langues nativement. Olmo 2 se concentre principalement sur l'anglais mais peut être affiné pour les tâches multilingues.

Q3. Olmo 2 est-il disponible commercialement?

Ans. Oui, via les étreintes du visage et du substratum rocheux AWS.

Q4. Quel modèle est le meilleur pour les startups?

Ans. OLMO 2 pour les projets sensibles aux coûts; Claude 3.5 Sonnet pour les tâches lourdes de codage.

Q5. Quel modèle est le meilleur pour la recherche sur la sécurité de l'IA?

ANS. La transparence complète d'Olmo 2 le rend supérieur à l'audit de la sécurité et au travail d'interprétation mécaniste.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!