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深夜、OpenAI の最強のライバルである Anthropic が、Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet、および Claude 3 Sonnet を含む 3 つの新しい SOTA 製品を一度にリリースしました。クロード3 作品集。業界はこう叫んだ。Claude 3 は一連の新しい業界ベンチマークをもたらした。
このうち、Opus は壮大な楽章、Sonnet はソネット、Haiku は俳句、つまり 3 行の短い詩を意味します。
Haiku は AI 市場で最も高速かつ最もコスト効率の高いモデルであると報告されています (図 9)。 arXiv 上のチャートやグラフを含む有益でデータ量の多い研究論文 (約 10,000 トークン) を 3 秒以内に読むことができます。
図 8 に示すように、ほとんどのワークロードにおいて、Sonnet は Claude 2 および Claude 2.1 よりも 2 倍高速であり、より高いレベルのインテリジェンスを備えています。ナレッジ検索やセールスオートメーションなど、素早い対応が必要なタスクに優れています。オーパスは速度においてはクロード 2 および 2.1 と同様ですが、より高いレベルの知能を持っています。
Opus は現在、Anthropic の最もスマートなモデルであり、学部レベルの専門知識 (MMLU)、大学院レベルの専門推論 (GPQA)、基礎数学 (GSM8K) など、人工知能システムの最も一般的な評価ベンチマークで他のモデルよりも優れています。 。複雑なタスクに関して人間レベルに近い理解力と流暢さを示し、一般知能のフロンティアをリードします。
上記の 3 つの Claude 3 モデルはすべて、分析と予測、詳細なコンテンツ作成、コード生成、およびスペイン語、日本語、フランス語などの英語以外の言語での会話において優れた機能を示しています。
さらに、Claude 3 シリーズは、ほぼ完璧なメモリ機能と、200K のコンテキスト ウィンドウを提供する超長いテキスト ウィンドウを備えています。また、100万以上のトークンの入力を受け入れることができ、顧客のニーズに応じて段階的にリリースされます。
全体として、Claude3 には 3 つの衝撃的な機能があります:
1. ドメイン専門家のベンチマーク。金融/医学/哲学の 3 つの専門分野がテスト ベンチマークとして選択され、NVIDIA リサーチ マネージャーのジム ファン氏は、「さまざまなダウンストリーム アプリケーションが何が起こるかを知るために、すべての LLM がこれに従うことをお勧めします。」と述べています。
2. 拒否率分析。 LLM は、多くの「無邪気な質問」に対する過度に慎重な回答によって蔓延していますが、クロード氏は安全な AI 研究に注力し、この分野で努力してきました。
3. 他の主要モデルに匹敵する複雑なビジュアル機能。写真、図、グラフィックス、技術図、PDF、フローチャート、プレゼンテーション スライドなど、さまざまなビジュアル形式に対応します。
実際の評価はどうですか?
あるネチズンは、GPT4 と Claude3 にそれぞれログイン インターフェイス コードを書くように依頼しました。実際の実行テストの結果 (図 13) は、後者の方がアプリ インターフェイスの設計において優れていることを示しています。
以上がClaude3 が GPT4 にレッスンを教えました!オープンAIの最強の敵は深夜の爆弾、全貌解析!の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。 3月23日消息,外媒报道称,分析公司Similarweb的数据显示,在整合了OpenAI的技术后,微软旗下的必应在页面访问量方面实现了更多的增长。截至3月20日的数据显示,自微软2月7日推出其人工智能版本以来,必应搜索引擎的页面访问量增加了15.8%,而Alphabet旗下的谷歌搜索引擎则下降了近1%。这些数据是微软在与谷歌争夺生

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Vince Kellen是美国加州大学圣地亚哥分校(UCSD)的首席信息官,他深知ChatGPT、DALL-E和其他生成式AI技术有据可查的局限性:生成的答案可能并不真实,生成的图像也可能缺乏完整性,输出可能存在偏差。但无论如何他都在向前推进,他表示,员工们已经在使用ChatGPT来编写代码和工作内容描述了。OpenAI的文本生成技术ChatGPT以及图像生成技术DALL-E在一系列吸引了公众想象力的大型语言模型(也称为生成语言模型或者生成式AI)中是最突出的,这些模型响应书面请求以生成从文本文

本次分享题目为 ChatGPT 技术、国产化尝试和开源模型。分享包含三大部分的内容,第一部分总体介绍 ChatGPT 相关的技术:ChatGPT 技术的演进、目前存在什么样的问题、ChatGPT 技术学习的三个阶段、数据组织和效果评估;第二部分分享我们在 ChatGPT 技术国产化方面进行的尝试,包含实验过程中我们遇到的问题、进行的思考以及模型的效果和应用;第三部分介绍我们已经发布的中文开源大模型,使用自有数据训练出本地模型如何进行操作,在实验过程中可能遇到的问题,和开源的先进模型相比存在的差距

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ChatGPT可以联网后,OpenAI还火速介绍了一款代码生成器,在这个插件的加持下,ChatGPT甚至可以自己生成机器学习模型了。 上周五,OpenAI刚刚宣布了惊爆的消息,ChatGPT可以联网,接入第三方插件了!而除了第三方插件,OpenAI也介绍了一款自家的插件「代码解释器」,并给出了几个特别的用例:解决定量和定性的数学问题;进行数据分析和可视化;快速转换文件格式。此外,Greg Brockman演示了ChatGPT还可以对上传视频文件进行处理。而一位叫Andrew Mayne的畅销作


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