Olmo 2対Claude 3.5ソネット：どちらが良いですか？

AI業界は、オープンソースの民主化と独自の革新という2つの強力な哲学に分かれています。 Allenaiによって開発されたOlmo 2（Open Language Model 2）は、アーキテクチャとトレーニングデータに完全にアクセスできる透明なAI開発の頂点を表しています。対照的に、Anthropicの主力モデルであるClaude 3.5 Sonnetは、密室の背後にあるコマーシャルグレードのコーディング機能とマルチモーダル推論を優先します。 この記事は、コードの例とデータセット参照を備えた、技術的なアーキテクチャ、ユースケース、および実用的なワークフローに分かれています。スタートアップチャットボットを構築するか、エンタープライズソリューションをスケーリングするかにかかわらず、このガイドは、情報に基づいた選択をするのに役立ちます。

学習目標

この記事では、

：

設計の選択（例えば、rmsnorm、ロータリー埋め込み）が、Olmo 2およびClaude 3.5ソネットのトレーニングの安定性とパフォーマンスにどのように影響するかを理解してください。

トークンベースのAPIコスト（Claude 3.5）と自己ホスティングオーバーヘッド（OLMO 2）について学びます。

具体的な例を使用して、実用的なコーディングシナリオに両方のモデルを実装してください。
• 正確性、速度、多言語のタスクについてパフォーマンスメトリックを比較します。
• Olmo 2とClaude 3.5 Sonnetの基本的な建築の違いを理解してください。
さまざまなプロジェクト要件のコストパフォーマンストレードオフを評価します
• この記事は、

データサイエンスブログの一部として公開されました。

目次olmo 2：完全に開いているオートレーフモデルオルモ2？トレーニングとトレーニング後の拡張の重要なアーキテクチャイノベーションは何ですか

olmo 2の技術的比較対クロード3.5ソネット

• olmo 2 vs. claude 3.5 sonnet

olmo 2モデルのアクセスとClaude 3.5 sonnetのアクセス（Olmo 2）ローカルにモデル？

​​

Claude 3.5 Sonnet APIにアクセスする方法？ 3：コード翻訳

タスク4：非効率的なコードの最適化

タスク5：コードデバッグ

• 戦略的決定フレームワーク：olmo 2 vs. claude 3.5 sonnet

​​

• 結論
• キーテイクアウェイ
• olmo 2：完全に開いた自己回帰モデル

Olmo 2は、5兆個のトークンで構成される巨大なデータセットでトレーニングされた完全にオープンソースのオートレーフレンシャリング言語モデルです。それは、その重み、トレーニングデータ、およびソースコードの完全な開示でリリースされ、研究者と開発者が結果を再現し、トレーニングプロセスを実験し、革新的なアーキテクチャに基づいてリリースされます。

Olmo 2には、パフォーマンスとトレーニングの安定性の両方を向上させるために設計されたいくつかの重要なアーキテクチャ変更が組み込まれています。



rmsnorm：
olmo2は、ルート平均二乗正規化（rmsnorm）を利用して、トレーニングプロセスを安定させて加速します。 RMSNORMは、さまざまな深い学習研究で説明しているように、バイアスパラメーターを必要とせずに活性化を正常化し、非常に深いアーキテクチャでも一貫した勾配フローを確保します。
• ロータリー位置埋め込み：トークンの順序を効果的にエンコードするには、モデルは回転位置埋め込みを統合します。埋め込みベクトルを連続空間に回転させるこの方法は、トークンの相対的な位置を保存します。これは、Roformer Paperなどの研究でさらに詳述されています。
• Z-Loss Remulization：標準の損失関数に加えて、OLMO2はZ-Loss Remulizationを適用します。この正規化の余分な層は、アクティベーションのスケールの制御に役立ち、過剰適合を防ぎ、それによって多様なタスク全体の一般化を強化します。 Olmo 2モデルライブを試してみてください - ここ
• トレーニングとトレーニング後の拡張
2段階のカリキュラムトレーニング：

モデルは、幅広い言語パターンと下流タスクをカバーするように設計された大規模で多様なコーパスであるDolmino Mix-1124データセットで最初にトレーニングされます。これに続いて、トレーニングがタスク固有の微調整に焦点を当てる第2フェーズが続きます。

• RLVRを介した 命令チューニング：トレーニング後、OLMO2は検証可能な報酬（RLVR）を使用した補強学習を使用して指導チューニングを受けます。このプロセスは、モデルの推論能力を改良し、その出力を人間で検証したベンチマークに合わせます。このアプローチは、RLHF（人間のフィードバックからの強化学習）のような技術と精神が似ていますが、信頼性の向上のための報酬の検証にさらに重点を置いています。
これらのアーキテクチャとトレーニングの戦略は、学術研究や実用的なアプリケーションの真の資産である高性能であるだけでなく、堅牢で適応性のあるモデルを作成するために組み合わせています。

Claude 3.5 Sonnet：倫理的およびコーディングフォーカスアプリケーションのための閉鎖ソースモデル

OLMO2のオープン哲学とは対照的に、Claude3.5 Sonnetは、特にコーディングと倫理的に健全な出力の確保において、特殊なタスクに最適化された閉鎖装飾モデルです。その設計は、パフォーマンスと責任ある展開の慎重なバランスを反映しています。

コア機能とイノベーション

マルチモーダル処理：
• claude3.5 Sonnetは、テキストと画像の両方の入力をシームレスに処理するように設計されています。このマルチモーダル機能により、モデルはコードの生成、デバッグ、洗練に優れています。また、視覚データの解釈は、現代のニューラルアーキテクチャでサポートされ、統合されたAIシステムの研究でますます特徴が掲載されています。 コンピューターインターフェイスの相互作用：
• 倫理的セーフガード：高度なAIモデルの展開の潜在的なリスクを認識して、Claude3.5 Sonnetは厳密な公平性テストと安全プロトコルの対象となりました。これらの措置により、出力が倫理基準と整合したままであり、有害または偏った反応のリスクを最小限に抑えることができます。これらのセーフガードの開発と実装は、倫理的AIフレームワークに関する研究で証明されているように、AIコミュニティの新たなベストプラクティスと一致しています。
アプリケーションのコーディングに焦点を当て、倫理的信頼性を確保することにより、Claude3.5 Sonnetは、技術的な精度と道徳的説明責任の両方を要求する業界のニッチ要件に対処します。
• claude3.5 sonnetモデルを試してみてください Olmo 2対Claude 3.5 Sonnet の技術的比較 基準

  olmo 2

  claude 3.5sonnet

  モデルアクセス 顔を抱き締めるフルウェイト apionlyアクセス 微調整 Pytorch 経由でカスタマイズ可能 プロンプトエンジニアリングに限定 推論速度 12トークン/秒（A100 GPU） 30トークン/秒（API） コスト free（自己ホスト） $ 15/百万トークン Olmo 2対Claude 3.5 Sonnet

  の価格比較

  OLMO2は、出力が多いタスクの費用対効果が約4倍であるため、予算を意識したプロジェクトに最適です。 OLMO2はオープンソースモデルであるため、一人当たりのライセンス料はないため、そのコストは自己紹介の計算リソースに依存することに注意してください。対照的に、AnthropicのAPIレートはClaude 3.5 Sonnetの価格設定を設定します。

  Olmo 2モデルとClaude 3.5 Sonnet APIへのアクセス
  オラマ（Olmo 2）モデルをローカルに実行する方法
  公式のOllamaリポジトリまたはWebサイトにアクセスして、インストーラーをダウンロードします。

  Ollamaを取得したら、必要なPythonパッケージ

  をインストールします
  Olmo 2モデルをダウンロードします。このコマンドは、Olmo 2モデル（70億パラメーターバージョン）

  pip install ollama

  を取得します。
  Pythonファイルを作成し、次のサンプルコードを実行してモデルと対話し、その応答を取得します。

  ollama run olmo2:7b

  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)

  Claude 3.5 Sonnet APIにアクセスする方法？

  人類のコンソールページにアクセスしてください。 [APIキーを取得]を選択します。

  キーの作成をクリックしてキーに名前を付けます。 [追加]をクリックします。

  注：再び見ることができない場所にそのAPIキーを保存することを忘れないでください。

  人類ライブラリをインストールします

  Pythonファイルを作成し、次のサンプルコードを実行してモデルと対話し、その応答を取得します。

  pip install anthropic

  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 vs. Claude 3.5ソネット：コーディング機能の比較

  以下のタスクには、olmo2およびclaude 3.5 SonnetModelsを使用しています。

  タスク1：nth fibonacci番号を計算します

  プロンプト：「nth fibonacci番号を計算するためのコードを教えてください。」

  a）olmo 2応答

  b）claudesonnet3.5応答

  Insights

  ：

  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

  Olmo 2は、効率的ですが柔軟性がない反復アプローチを提供し、1つの方法のみを提供します。一方、Claude Sonnet 3.5は、再帰（非効率的であり、教育的）、反復（一般的な使用に最適）、およびマトリックスの指数（大規模な入力に最適）の3つの異なる実装を提示します。クロードの応答は非常に包括的であり、複数のユースケースをカバーし、正確性を検証するためのテストスイートを含みます。

  タスク2：散布図をプロット

  “プロンプト：MatplotlibとSeabornを使用して、2つの変数間の関係を示す鮮やかな散布図を生成するPythonスクリプトを生成します。プロットには、明確な軸ラベル、説明的なタイトル、およびデータポイントを区別するための個別の色を含める必要があります。 a）Olmo 2応答：

  b）Claudesonnet3.5応答：

  コード応答を見つけることができます。ここから。

  Insights

  ：

  Olmo 2の応答は散布図を正しく生成しますが、グループの基本的な差別化を超えた視覚的な強化がありません。 Claude Sonnet 3.5は、サイズのバリエーション、回帰トレンドライン、および相関注釈を統合することでさらに進み、より有益で視覚的に魅力的なプロットになります。クロードの反応は、高度な視覚化技術と統計的洞察をよりよく理解していることを示しています。

  タスク3：コード翻訳

  プロンプト：「このJavaメソッドをPythonコードに変換しながら、同等の機能を維持しながら：

  a）Olmo 2応答：

  pip install ollama

  b）Claudesonnet3.5応答：

  ollama run olmo2:7b

  Insights

  ：

  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)

  Olmo 2とClaude Sonnet 3.5の両方が同一のソリューションを提供し、JavaメソッドをPythonに正確に翻訳します。関数は簡単であるため、差別化の余地はなく、両方の応答が等しく効果的になります。 タスク4：非効率的なコードの最適化

  プロンプト：「次のPython関数を最適化して、時間の複雑さを軽減します。
  a）Olmo 2応答：

  b）Claudesonnet3.5応答：

  pip install anthropic

  Insights

  ：

  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は、セットを使用して見られた要素を追跡することにより機能を改善しますが、重複を保存するためのリストを保持し、潜在的な冗長性をもたらします。 Claude Sonnet 3.5は、重複をセットに保存し、最後にリストに戻し、効率を向上させ、不必要な操作を回避することにより、さらに最適化します。クロードのアプローチはよりクリーンであり、正確性を維持しながらより良い時間の複雑さを確保します。

  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

  タスク5：コードデバッグ

  プロンプト：「以下は、数の要因を計算するPythonスクリプトですが、バグが含まれています。エラーを特定して修正して、正の整数に対して正しい要因を返すようにしてください：

  pip install ollama

  a）Olmo 2応答：

  ollama run olmo2:7b

  b）Claudesonnet3.5応答：

  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)

  洞察：

  Olmo 2は、因子関数の再帰ステップを正しく修正しますが、入力検証がありません。 Claude Sonnet 3.5は、再帰を修正するだけでなく、負の数と非整数入力を処理するための入力検証も含まれており、より堅牢になります。 Claudeのソリューションは、実際のアプリケーションにより徹底的で適しています。

  戦略的決定フレームワーク：Olmo 2 vs. Claude 3.5 Sonnet
  いつolmo 2を選択するか
  予算制約のプロジェクト：無料の自己ホストとAPI料金
  透明性の要件：学術研究/監査可能なシステム
  カスタマイズのニーズ：ドメイン固有の微調整を必要とする完全なモデルアーキテクチャへのアクセスとタスク
  言語フォーカス：英語を支配的なアプリケーション
  迅速なプロトタイピング：API制限のない局所実験
  いつClaude 3.5 Sonnetを選択するのか？
  エンタープライズグレードコーディング：複雑なコード生成/リファクタリング
  マルチモーダル要件：ライブサーバーでの画像とテキスト処理のニーズ。
  • グローバル展開：50言語サポート
  • 倫理コンプライアンス：憲法上整合した出力
  • スケール操作：マネージドAPIインフラストラクチャ
  結論

  Olmo 2は、完全な透明性とコスト効率（学術研究と予算志向のプロトタイピングに最適です）を通じて高度なNLPを民主化し、Multimodal Coding Prowessと倫理的保護ガードでエンタープライズグレードの精度を提供します。選択はバイナリではなく、将来を推測する組織は、透明でカスタマイズ可能なワークフロー用にOlmo 2を戦略的に展開し、憲法の整合を必要とするミッションクリティカルなコーディングタスク用のClaude 3.5 Sonnetを予約します。 AIが成熟するにつれて、オープンソースの基礎と商業用ポリッシュの間のこの共生関係は、インテリジェントシステムの次の時代を定義します。このOlmo 2対Claude 3.5 Sonnetガイドが役立つことを願っています。以下のコメントセクションでお知らせください。

  キーテイクアウト

  • Olmo 2はウェイトとコードへのフルアクセスを提供しますが、Claude 3.5 Sonnetは、堅牢なエンタープライズ機能を備えたAPIに焦点を当てたクローズドソースモデルを提供します。
  Olmo 2は、予算に配慮したプロジェクトに最適なホスティングコストとは別に、事実上「無料」です。 Claude 3.5 Sonnetは、エンタープライズスケールの使用により費用対効果が高い可能性があるペイパートークンモデルを使用しています。
  • Claude 3.5 Sonnetはコード生成とデバッグに優れており、複数の方法と徹底的な解決策を提供します。 Olmo 2のコーディング出力は、一般的に簡潔で反復的です
  Olmo 2は、より深いカスタマイズ（ドメイン固有の微調整を含む）をサポートし、自己ホストすることができます。 Claude 3.5 Sonnetは、マルチモーダル入力、直接コンピューターインターフェイスの相互作用、および強力な倫理フレームワークに焦点を当てています。
  • 両方のモデルはPythonを介して統合できますが、Claude 3.5 Sonnetはエンタープライズ設定で特にユーザーフレンドリーです。
  • この記事に示されているメディアは、Analytics Vidhyaが所有しておらず、著者の裁量で使用されています。
  • よくある質問
  q1。 Olmo 2は、クロード3.5ソネットの精度を十分に微調整して一致させることができますか？狭いドメイン（例：法的文書）では、はい。汎用タスクの場合、Claudeの140Bパラメーターはエッジを保持します。モデルは英語以外の言語をどのように処理しますか？ Claude 3.5 Sonnetは、50の言語をネイティブにサポートしています。 Olmo 2は主に英語に焦点を当てていますが、多言語のタスクには微調整できます。 Olmo 2は市販されていますか？はい、顔とAWSベッドロックを抱き締めることを介して。どのモデルがスタートアップに適していますか？費用に敏感なプロジェクトのOLMO 2。 Claude 3.5コーディングが多いタスク用のソネット。 AI安全研究により適したモデルはどれですか？ Olmo 2の完全な透明性により、安全監査と機械的解釈性の作業により優れています。

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