Olmo 2 vs. Claude 3.5 Sonnet : 어느 것이 더 낫습니까?

AI 산업은 두 가지 강력한 철학, 즉 오픈 소스 민주화와 독점 혁신으로 나뉩니다. Allenai가 개발 한 OLMO 2 (Open Language Model 2)는 아키텍처 및 교육 데이터에 대한 공개적으로 액세스하여 투명한 AI 개발의 정점을 나타냅니다. 대조적으로, Anthropic의 주력 모델 인 Claude 3.5 Sonnet은 상업 급 코딩 기능과 닫힌 문 뒤의 멀티 모달 추론을 우선시합니다. 이 기사는 코드 예제 및 데이터 세트 참조가 포함 된 기술 아키텍처, 사용 사례 및 실제 워크 플로로 제작됩니다. 스타트 업 챗봇을 구축하든 기업 솔루션을 확장하든이 안내서는 정보에 입각 한 선택을하는 데 도움이됩니다.

학습 목표

이 기사에서는 다음과 같습니다

OLMO 2 및 Claude 3.5 Sonnet의 교육 안정성과 성능에 미치는 디자인 선택 (예 : RMSNorm, 로타리 임베드)이 어떻게 영향을 미치는지 이해합니다. 토큰 기반 API 비용 (Claude 3.5)과 자조 주최 오버 헤드 (OLMO 2)에 대해 알아보십시오. 구체적인 예제를 통해 실제 코딩 시나리오에서 두 모델을 구현하십시오.

정확도, 속도 및 다국어 작업에 대한 성능 메트릭을 비교하십시오 Olmo 2와 Claude 3.5 Sonnet의 기본 건축 적 차이를 이해하십시오. 다양한 프로젝트 요구 사항에 대한 비용-성과 트레이드 오프를 평가하십시오

이 기사는 데이터 과학 블로그 톤의

• 의 일부로 출판되었습니다. 목차
olmo 2 : Olmo 2의 주요 건축 혁신은 무엇입니까? 훈련 및 훈련 후 개선 사항은 무엇입니까? 응용 분야
• 핵심 특징 및 혁신
• Olmo 2 vs. Claude 3.5 Sonnet의 기술 비교 Olmo 2와 Claude 3.5 Sonnet의 가격 비교 Olmo 2 모델 및 Claude 3.5 Sonnet
Claude 3.5 Sonnet API에 액세스하는 방법?

Olmo 2 vs. Claude 3.5 Sonnet : 코딩 기능 비교 task 2 : 플로트 2 : 플로트 2 : 플로트 2 : 3 : 코드 번역 작업 4 : 비효율적 인 코드 최적화 작업 5 : 코드 디버깅

전략적 결정 프레임 워크 : Olmo 2 vs. Claude 3.5 sonnet
olmo 2를 선택할 때? SONNET?
결론
키 테이크 아웃
• 자주 묻는 질문
olmo 2 : 완전히 열린 자동 회귀 모델
olmo 2는 완전히 오픈 소스 자동 회귀 언어 모델로 5 조 5 조의 토큰으로 구성된 거대한 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. 연구원과 개발자가 결과를 재현하고 교육 과정을 실험하며 혁신적인 아키텍처를 기반으로하는 소스 코드를 완전히 공개하여 출시됩니다.

. 2의 주요 건축 혁신은 무엇입니까? Olmo 2는 성능과 훈련 안정성을 향상시키기 위해 설계된 몇 가지 주요 아키텍처 수정을 통합합니다.

rmsnorm :

olmo2는 뿌리 평균 제곱 정규화 (rmsnorm)를 사용하여 훈련 과정을 안정화하고 가속화합니다. RMSNorm은 다양한 딥 러닝 연구에서 논의 된 바와 같이 바이어스 매개 변수없이 활성화를 정규화하여 매우 깊은 아키텍처에서도 일관된 구배 흐름을 보장합니다.

회전 위치 임베드 :

토큰 순서를 효과적으로 인코딩하기 위해이 모델은 로터리 위치 임베딩을 통합합니다. 연속 공간에서 임베딩 벡터를 회전시키는이 방법은 토큰의 상대적인 위치를 보존합니다. Roformer 용지와 같은 연구에서 더 자세한 기술입니다. z-loss 정규화 : 표준 손실 함수 외에도 OLMO2는 Z-loss 정규화를 적용합니다. 이 여분의 정규화 계층은 활성화 규모를 제어하고 과적으로 피적을 방지하여 다양한 작업에 걸쳐 일반화를 향상시킵니다. olmo 2 모델 라이브 - 여기 를 사용해보십시오 훈련 및 훈련 후 향상

2 단계 커리큘럼 교육 : 모델은 처음에는 광범위한 언어 패턴과 다운 스트림 작업을 다루도록 설계된 크고 다양한 코퍼스 인 Dolmino Mix-1124 데이터 세트에서 훈련되었습니다. 그 다음에는 교육이 작업 별 미세 조정에 중점을 둔 두 번째 단계가 뒤 따릅니다.
RLVR을 통한 명령 조정 : 교육 후, OLMO2는 검증 가능한 보상 (RLVR)을 사용한 강화 학습을 사용하여 지시 조정을 겪습니다. 이 프로세스는 모델의 추론 능력을 개선하여 출력을 인간 검증 된 벤치 마크와 정렬합니다. 이 접근법은 RLHF와 같은 기술과 비슷하지만 (인간의 피드백으로부터의 강화 학습) 신뢰도 증가에 대한 보상 검증에 추가로 강조됩니다.
• . 이러한 건축 및 교육 전략은 결합하여 고성능뿐만 아니라 강력하고 적응성이있는 모델을 만들어 학술 연구 및 실용적인 응용 분야를위한 진정한 자산입니다. Claude 3.5 Sonnet : 윤리적 및 코딩 중심 응용 프로그램을위한 폐쇄 자원 모델 OLMO2의 공개 철학과는 달리, Claude3.5 Sonnet은 특히 윤리적으로 건전한 출력을 보장하는 특수 작업에 최적화 된 폐쇄 자원 모델입니다. 디자인은 성능과 책임있는 배포 간의 신중한 균형을 반영합니다.
  핵심 특징 및 혁신

  멀티 모달 처리 : Claude3.5 소네트는 텍스트와 이미지 입력을 완벽하게 처리하도록 설계되었습니다. 이 멀티 모드 기능은 모델이 코드를 생성, 디버깅 및 정제 할 때 탁월하고 현대 신경 아키텍처에서 지원하는 시각적 데이터를 해석하고 통합 AI 시스템에 대한 연구에 점점 더 많이 소개됩니다.

  . 컴퓨터 인터페이스 상호 작용 :

  Claude3.5 Sonnet의 눈에 띄는 기능 중 하나는 모델이 컴퓨터 인터페이스와 직접 상호 작용할 수있는 실험적인 API 통합입니다. 버튼을 클릭하거나 텍스트를 입력하는 것과 같은 동작을 시뮬레이션하는이 기능은 언어 이해와 디지털 환경의 직접적인 제어 사이의 격차를 해소합니다. 인간-컴퓨터 상호 작용에 대한 최근의 기술 뉴스 및 학업 토론은 그러한 발전의 중요성을 강조합니다.

  윤리적 보호 수단 :
  • 고급 AI 모델을 배포 할 수있는 잠재적 위험을 인식 한 Claude3.5 Sonnet은 엄격한 공정성 테스트 및 안전 프로토콜을 받았습니다. 이러한 조치는 출력이 윤리적 표준과 일치하여 유해하거나 편향된 응답의 위험을 최소화하도록 보장합니다. 이러한 보호 조치의 개발 및 구현은 윤리적 AI 프레임 워크에 대한 연구에 의해 입증 된 바와 같이 AI 커뮤니티의 새로운 모범 사례와 일치합니다. Claude3.5 Sonnet은 응용 프로그램을 코딩하고 윤리적 신뢰성을 보장함으로써 기술적 인 정밀도와 도덕적 책임을 요구하는 산업의 틈새 요구 사항을 다룹니다. Claude3.5 Sonnet Model Live-Here Olmo 2 vs. Claude 3.5 Sonnet 의 기술 비교 기준 olmo 2
  Claude 3.5sonnet 모델 액세스 포옹 페이스에서 이용 가능 Api-only Access 미세 조정 Pytorch를 통해 사용자 정의 가능 프롬프트 엔지니어링으로 제한 추론 속도 12 토큰/초 (A100 GPU) 30 토큰/sec (API) 비용 free (자조) $ 15/백만 토큰 테이블> olmo 2 vs. Claude 3.5 소네트 의 가격 비교 OLMO2는 출력이 많은 작업에 대략 4 배 더 비용 효율적이므로 예산에 민감한 프로젝트에 이상적입니다. OLMO2는 오픈 소스 모델이므로 고정 당당 라이센스 수수료가 없으므로 비용은 자체 호스트 컴퓨팅 리소스에 따라 다릅니다. 대조적으로, Anthropic의 API 요금은 Claude 3.5 Sonnet의 가격을 설정합니다.
  Olmo 2 모델 및 Claude 3.5 Sonnet API 액세스 Ollama (Olmo 2) 모델을 로컬로 운영하는 방법? 공식 Ollama 저장소 또는 웹 사이트를 방문하여 설치자를 다운로드하십시오 - . 일단 Ollama가 있으면 필요한 Python 패키지를 설치하십시오
olmo 2 모델을 다운로드합니다.이 명령은 Olmo 2 모델을 가져옵니다.

Python 파일을 생성하고 다음 샘플 코드를 실행하여 모델과 상호 작용하고 응답을 검색합니다.

.

Claude 3.5 Sonnet API에 액세스하는 방법?

의인성 콘솔 페이지로 가십시오. GET API 키를 선택하십시오.

pip install ollama

키 만들기를 클릭하고 키의 이름을 지정하십시오. 추가를 클릭하십시오. 참고 : 다시 볼 수없는 API 키를 저장하는 것을 잊지 마십시오.
의인성 라이브러리를 설치하십시오

ollama run olmo2:7b

Python 파일을 생성하고 다음 샘플 코드를 실행하여 모델과 상호 작용하고 응답을 검색합니다.

.

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 vs. Claude 3.5 소네트 : 코딩 기능 비교 아래 작업에 대한 사용 Olmo2 및 Claude 3.5 SonnetModels 작업 1 : nth fibonacci 번호를 계산합니다 프롬프트 :“Nth Fibonacci 번호를 계산하기위한 코드를 제공하십시오.” a) olmo 2 응답

b) Claudesonnet3.5 응답
Insights

:

olmo 2는 효율적이지만 유연성이 부족한 반복적 인 접근법을 제공하여 하나의 방법 만 제공합니다. 반면 Claude Sonnet 3.5는 재귀 (비효율적이지만 교육적), 반복 (일반적인 사용에 최적) 및 매트릭스 지수 (큰 입력에 가장 적합)의 세 가지 구현을 제시합니다. Claude의 응답은 여러 사용 사례를 다루고 정확성을 확인하기위한 테스트 스위트를 포함하여 훨씬 포괄적입니다. 작업 2 : 산점도 플롯 “

프롬프트 : Matplotlib와 Seaborn을 사용하여 두 변수 사이의 관계를 보여주는 생생한 산란 플롯을 생성하는 Python 스크립트를 생성합니다. 플롯에는 명확한 축 레이블, 설명 제목 및 데이터 포인트를 차별화하기위한 독특한 색상이 포함되어야합니다. a) olmo 2 응답 :

b) claudesonnet3.5 응답 : 코드 응답을 찾을 수 있습니다 Insights

:

Olmo 2의 응답은 산점도를 올바르게 생성하지만 그룹의 기본 차별화를 넘어서 시각적 향상이 부족합니다. Claude Sonnet 3.5는 크기 변동, 회귀 추세선 및 상관 관계 주석을 통합하여 더 유익하고 시각적으로 매력적인 플롯을 초래합니다. Claude의 반응은 고급 시각화 기술과 통계적 통찰력에 대한 더 나은 이해를 보여줍니다. 작업 3 : 코드 번역 프롬프트 :“동등한 기능을 유지 하면서이 Java 메소드를 파이썬 코드로 변환 :

a) olmo 2 응답 :

b) claudesonnet3.5 응답 : Insights

:

Olmo 2와 Claude Sonnet 3.5는 동일한 솔루션을 제공하여 Java 방법을 Python으로 정확하게 번역합니다. 함수는 간단하기 때문에 차별화의 여지가 없으므로 두 응답을 모두 똑같이 효과적으로 만듭니다. 작업 4 : 비효율적 인 코드 최적화

프롬프트 :“시간 복잡성을 줄이기 위해 다음 파이썬 함수를 최적화하십시오.

a) olmo 2 응답 : b) claudesonnet3.5 응답 :

Insights

:

olmo 2는 세트를 사용하여 보인 요소를 추적하지만 복제물을 저장하기위한 목록을 유지하여 잠재적 중복성을 초래합니다. Claude Sonnet 3.5는 세트에 복제물을 저장하고 끝에 목록으로 다시 변환하여 효율성을 향상시키고 불필요한 작업을 피함으로써 더 많은 최적화를합니다. Claude의 접근 방식은 더 깨끗하여 정확성을 유지하면서 더 나은 시간 복잡성을 보장합니다.

작업 5 : 코드 디버깅 프롬프트 :“아래는 숫자의 요인을 계산하는 파이썬 스크립트이지만 버그가 포함되어 있습니다. 긍정적 인 정수에 대한 올바른 요인을 반환 할 수 있도록 오류를 식별하고 수정하십시오.<pre class="brush:php;toolbar:false">pip install ollama</pre> <m> a) olmo 2 응답 : <h4> <aud> b) claudesonnet3.5 응답 : </aud> </h4> <:> 통찰력 : olmo 2는 계승 기능의 재귀 단계를 올바르게 수정하지만 입력 유효성 검사가 부족합니다. Claude Sonnet 3.5는 재귀를 수정할뿐만 아니라 음수 및 비 integer 입력을 처리하기위한 입력 검증을 포함하여 더욱 강력합니다. Claude의 솔루션은 실제 응용 프로그램에 더 철저하고 적합합니다. <pre class="brush:php;toolbar:false">ollama run olmo2:7b</pre> <fr> 전략적 결정 프레임 워크 : Olmo 2 vs. Claude 3.5 소네트 <ol> olmo 2를 선택할 때? <h4> </h4> <ained> 예산으로 제한된 프로젝트 : 무료 자체 호스팅 대 API 요금 import ollama def generate_with_olmo(prompt, n_predict=1000): &quot;&quot;&quot; Generate text using Ollama's Olmo 2 model (streaming version), controlling the number of tokens with n_predict. &quot;&quot;&quot; full_text = [] try: for chunk in ollama.generate( model='olmo2:7b', prompt=prompt, options={&quot;n_predict&quot;: n_predict}, stream=True ): full_text.append(chunk[&quot;response&quot;]) return &quot;&quot;.join(full_text) except Exception as e: return f&quot;Error with Ollama API: {str(e)}&quot; if __name__ == &quot;__main__&quot;: output = generate_with_olmo(&quot;Explain the concept of quantum computing in simple terms.&quot;) print(&quot;Olmo 2 Response:&quot;, output) <requirements requirements> 투명성 요구 사항 : 학업/감사 시스템 <:> 사용자 정의 요구 사항 : 도메인 별 미세 조정이 필요한 전체 모델 아키텍처 액세스 및 작업 언어 초점 : 영어를 지배하는 응용 프로그램 </:></requirements></ained> </ol></fr></:></m>

빠른 프로토 타이핑 : API 한계가없는 로컬 실험

Claude 3.5 Sonnet을 선택할 때?

Enterprise-Grade Coding : 복잡한 코드 생성/리팩토링 멀티 모달 요구 사항 : 라이브 서버의 이미지 및 텍스트 처리 요구 사항. 글로벌 배포 : 50 언어 지원 윤리적 준수 : 헌법 적으로 조정 된 출력 <:> 스케일 운영 : 관리되는 API 인프라

결론 Olmo 2는 전적으로 투명성과 비용 효율성을 통해 고급 NLP를 민주화합니다 (학업 연구 및 예산 의식 의식에 이상적) Claude 3.5 Sonnet은 멀티 모드 코딩 능력 및 윤리적 보호 장치로 엔터프라이즈 등급 정밀도를 제공합니다. 선택은 이진이 아니며, 미래 지향적 인 조직은 전략적으로 OLMO 2를 투명하고 사용자 정의 가능한 워크 플로우를 위해 전략적으로 배포하고 헌법 적 정렬이 필요한 미션 크리티컬 코딩 작업을 위해 Claude 3.5 Sonnet을 예약 할 것입니다. AI가 성숙함에 따라 오픈 소스 기초와 상업용 광택 사이의 이러한 공생 관계는 다음 지능 시스템의 시대를 정의 할 것입니다. 이 Olmo 2 vs. Claude 3.5 Sonnet 가이드가 도움이 되었기를 바랍니다. 아래의 의견 섹션에서 알려주십시오.

. 키 테이크 아웃

olmo 2는 가중치 및 코드에 대한 완전한 액세스를 제공하는 반면 Claude 3.5 Sonnet은 강력한 엔터프라이즈 기능을 갖춘 API 중심의 폐쇄 소스 모델을 제공합니다. olmo 2는 예산에 민감한 프로젝트에 이상적 인 호스팅 비용과는 별도로 효과적으로 "무료"입니다. Claude 3.5 Sonnet은 Token Per-Token 모델을 사용합니다.이 모델은 기업 규모의 사용에 더 비용 효율적입니다. Claude 3.5 Sonnet은 코드 생성 및 디버깅에 탁월하여 여러 가지 방법과 철저한 솔루션을 제공합니다. Olmo 2의 코딩 출력은 일반적으로 간결하고 반복적입니다 Olmo 2는 더 깊은 사용자 정의 (도메인 별 미세 조정 포함)를 지원하며 자체 호스팅 될 수 있습니다. Claude 3.5 Sonnet은 멀티 모달 입력, 직접 컴퓨터 인터페이스 상호 작용 및 강력한 윤리적 프레임 워크에 중점을 둡니다. > 두 모델 모두 파이썬을 통해 통합 될 수 있지만 Claude 3.5 Sonnet은 특히 엔터프라이즈 설정에 사용자 친화적이며 Olmo 2는 지역 실험과 고급 연구를 장려합니다.

이 기사에 나와있는 미디어는 Analytics Vidhya가 소유하지 않으며 저자의 재량에 따라 사용됩니다. 자주 묻는 질문
• q1. Olmo 2는 충분한 미세 조정으로 Claude 3.5 Sonnet의 정확성을 일치시킬 수 있습니까?
• ans. Claude 3.5 Sonnet은 기본적으로 50 개 언어를 지원합니다. OLMO 2는 주로 영어에 중점을 두지 만 다국어 작업에 미세 조정할 수 있습니다. Olmo 2는 상업적으로 이용 가능합니까?
• ans. 그렇습니다. 포옹 페이스와 AWS 기반암을 통해.
Q4. 스타트 업에 더 나은 모델은 무엇입니까? ans. 비용에 민감한 프로젝트의 OLMO 2; Claude 3.5 코딩이 많은 작업을위한 소네트. AI Safety Research에 더 나은 모델은 무엇입니까?
ans. Olmo 2의 전적으로 투명성은 안전 감사 및 기계적 해석 성 작업에 우수합니다.

위 내용은 Olmo 2 vs. Claude 3.5 Sonnet : 어느 것이 더 낫습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!