cari

Rumah >Peranti teknologi >AI >Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik?

Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik?

Lisa Kudrow
Lisa Kudrowasal
2025-03-04 10:02:11835semak imbas

Industri AI dibahagikan antara dua falsafah yang kuat-pendemokrasian sumber terbuka dan inovasi proprietari. Olmo 2 (Model Bahasa Terbuka 2), yang dibangunkan oleh Allenai, mewakili kemuncak pembangunan AI yang telus dengan akses awam penuh ke data seni bina dan latihannya. Sebaliknya, Claude 3.5 Sonnet, model perdana antropik, mengutamakan keupayaan pengekodan gred komersial dan penalaran multimodal di belakang pintu tertutup.

Artikel ini menyelam ke dalam seni bina teknikal mereka, kes penggunaan, dan aliran kerja praktikal, lengkap dengan contoh kod dan rujukan dataset. Sama ada anda membina chatbot permulaan atau penyelesaian perusahaan skala, panduan ini akan membantu anda membuat pilihan yang dimaklumkan.

Objektif Pembelajaran

Dalam artikel ini, anda akan:

  • Memahami bagaimana pilihan reka bentuk (mis., RMSNorm, embeddings berputar) mempengaruhi kestabilan dan prestasi latihan di Olmo 2 dan Claude 3.5 sonnet.
  • Ketahui tentang kos API berasaskan token (Claude 3.5) berbanding overhead sendiri (Olmo 2).
  • Melaksanakan kedua -dua model dalam senario pengekodan praktikal melalui contoh konkrit.
  • Bandingkan metrik prestasi untuk ketepatan, kelajuan, dan tugas berbilang bahasa.
  • memahami perbezaan seni bina asas antara Olmo 2 dan Claude 3.5 sonnet.
  • Menilai perdagangan kos prestasi untuk keperluan projek yang berbeza.
Artikel ini diterbitkan sebagai sebahagian daripada Blogathon Sains Data

Jadual Kandungan Olmo 2: Model autoregressive terbuka sepenuhnya

Apakah inovasi seni bina utama Olmo 2? Aplikasi Ciri -ciri dan Inovasi Teras

    • Perbandingan teknikal Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet
    • Model Olmo (Olmo 2) Secara tempatan? Plot
      • Tugas 3: Terjemahan Kod
      • Tugas 4: Mengoptimumkan kod yang tidak cekap
    • Tugas 5: Debugging kod
      • Sonnet?
    • Kesimpulan
    • Takeaways utama
    • Soalan Lazim
    • Olmo 2: Model autoregressive terbuka sepenuhnya

    • Olmo 2 adalah model bahasa autoregressive sumber sepenuhnya, dilatih pada dataset besar yang terdiri daripada 5 trilion token. Ia dikeluarkan dengan pendedahan penuh berat, data latihan, dan kod sumber yang memberi kuasa kepada penyelidik dan pemaju untuk menghasilkan semula hasil, bereksperimen dengan proses latihan, dan membina seni bina inovatifnya.

    Apakah inovasi seni bina utama ofolmo 2?

    Olmo 2 menggabungkan beberapa pengubahsuaian seni bina utama yang direka untuk meningkatkan kestabilan prestasi dan latihan.

    Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik?

      rmsnorm:
    • olMO2 menggunakan normalisasi persegi min akar (RMSNorm) untuk menstabilkan dan mempercepatkan proses latihan. RMSNorm, seperti yang dibincangkan dalam pelbagai kajian pembelajaran yang mendalam, menormalkan pengaktifan tanpa memerlukan parameter bias, memastikan aliran kecerunan yang konsisten walaupun dalam seni bina yang sangat mendalam. Embeddings Posisi Rotary:
      • Untuk menyandikan susunan token dengan berkesan, model mengintegrasikan embeddings posisi berputar. Kaedah ini, yang berputar vektor embedding dalam ruang yang berterusan, mengekalkan kedudukan relatif token -teknik yang lebih terperinci dalam penyelidikan seperti kertas roformer.
    • Regularization Z-Loss:
      • Selain fungsi kerugian standard, Olmo2 menggunakan regularization z-loss. Lapisan tambahan ini membantu dalam mengawal skala pengaktifan dan menghalang overfitting, dengan itu meningkatkan generalisasi merentasi pelbagai tugas.
    • cubalah model olmo 2 secara langsung - di sini
    Latihan dan Peningkatan Pasca Latihan

    Latihan kurikulum dua peringkat:
      Model ini pada mulanya dilatih pada dataset Dolmino Mix-1124, korpus besar dan pelbagai yang direka untuk menampung pelbagai corak linguistik dan tugas hiliran. Ini diikuti dengan fasa kedua di mana latihan memberi tumpuan kepada penalaan halus khusus.

    Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik? Penalaan arahan melalui RLVR:

    Post-Training, OlmO2 menjalani penalaan arahan menggunakan pembelajaran tetulang dengan ganjaran yang dapat disahkan (RLVR). Proses ini menapis kebolehan penalaran model, menjajarkan outputnya dengan tanda aras yang disahkan manusia. Pendekatan ini sama dengan semangat untuk teknik seperti RLHF (pembelajaran tetulang dari maklum balas manusia) tetapi memberi penekanan tambahan kepada pengesahan ganjaran untuk peningkatan kebolehpercayaan.
    • Strategi seni bina dan latihan ini bergabung untuk mencipta model yang bukan sahaja berprestasi tinggi tetapi juga teguh dan mudah disesuaikan yang merupakan aset sebenar untuk penyelidikan akademik dan aplikasi praktikal.

      claude 3.5 sonnet: Model sumber tertutup untuk aplikasi yang fokus etika dan pengekodan

      Berbeza dengan falsafah terbuka Olmo2, Claude3.5 Sonnet adalah model sumber tertutup yang dioptimumkan untuk tugas -tugas khusus, terutamanya dalam pengekodan dan memastikan output bunyi etika. Reka bentuknya mencerminkan keseimbangan yang teliti antara prestasi dan penempatan yang bertanggungjawab.

      Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik?

      Ciri Teras dan Inovasi

      • pemprosesan multimodal: claude3.5 sonnet direkayasa untuk mengendalikan kedua -dua teks dan input imej dengan lancar. Keupayaan multimodal ini membolehkan model untuk cemerlang dalam menjana, menyahpepijat, dan kod penapisan, serta mentafsir data visual, ciri yang disokong oleh seni bina saraf kontemporari dan semakin dipaparkan dalam penyelidikan mengenai sistem AI bersepadu.
      • Interaksi antara muka komputer: Salah satu ciri yang menonjol dari sonnet Claude3.5 adalah integrasi API eksperimen yang membolehkan model berinteraksi secara langsung dengan antara muka komputer. Fungsi ini, yang termasuk mensimulasikan tindakan seperti mengklik butang atau menaip teks, menjembatani jurang antara pemahaman bahasa dan kawalan langsung persekitaran digital. Berita teknologi terkini dan perbincangan akademik mengenai interaksi manusia-komputer menyerlahkan kepentingan kemajuan sedemikian.
      • Perlindungan etika: Mengiktiraf potensi risiko yang digunakan oleh model AI canggih, sonnet Claude3.5 telah tertakluk kepada protokol ujian dan keselamatan yang ketat. Langkah -langkah ini memastikan bahawa output tetap sejajar dengan piawaian etika, meminimumkan risiko tindak balas yang berbahaya atau berat sebelah. Pembangunan dan pelaksanaan perlindungan ini adalah selaras dengan amalan terbaik yang muncul dalam komuniti AI, seperti yang dibuktikan oleh penyelidikan mengenai kerangka AI etika.
      dengan memberi tumpuan kepada aplikasi pengekodan dan memastikan kebolehpercayaan etika, Claude3.5 Sonnet menangani keperluan khusus dalam industri yang menuntut ketepatan teknikal dan akauntabiliti moral.

      cuba claude3.5 model sonnet secara langsung di sini.

      Perbandingan Teknikal Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet

      Kriteria

      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
      Olmo 2 Claude 3.5SonNet Akses Model Berat penuh tersedia pada muka pelukan API-Only Access Fine-penalaan disesuaikan melalui pytorch terhad kepada kejuruteraan cepat kelajuan inferensi 12 token/sec (a100 gpu) 30 token/sec (API) kos percuma (host sendiri) $ 15/juta token

      Perbandingan harga Olmo 2 vs 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 adalah kira-kira empat kali lebih efektif untuk tugas-tugas output-berat, menjadikannya sesuai untuk projek-projek yang sedar bajet. Perhatikan bahawa sejak Olmo2 adalah model sumber terbuka, tidak ada yuran pelesenan yang ditetapkan, kosnya bergantung kepada sumber pengiraan diri anda sendiri. Sebaliknya, kadar API Anthropic menetapkan harga Claude 3.5 Sonnet.

      mengakses model Olmo 2 dan Claude 3.5 sonnet api

      bagaimana untuk menjalankan model ollama (Olmo 2) secara tempatan?

      Lawati repositori atau laman web rasmi Ollama untuk memuat turun pemasang -here.

      sebaik sahaja anda mempunyai ollama, pasangkan pakej python yang diperlukan 

      pip install ollama

      Muat turun model Olmo 2. Perintah ini mengambil model Olmo 2 (versi 7 bilion-parameter) 

      ollama run olmo2:7b

      Buat fail python dan laksanakan kod sampel berikut untuk berinteraksi dengan model dan dapatkan jawapannya. 

      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 Sonnet: Mana yang lebih baik?

      bagaimana mengakses Claude 3.5 sonnet Api?

      Kepala ke halaman Konsol Antropik. Pilih Dapatkan Kekunci API.

      Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik? Klik pada Buat Kekunci dan namakan kekunci anda. Klik pada Tambah.

      Nota: Jangan lupa untuk menyimpan kunci API di mana anda tidak akan dapat melihatnya lagi.

      Pasang perpustakaan antropik Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik?

      Buat fail python dan laksanakan kod sampel berikut untuk berinteraksi dengan model dan dapatkan jawapannya. 

      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 Sonnet: Membandingkan Keupayaan Pengekodan

      Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik? menggunakanolmo2 dan Claude 3.5 sonnetmodels untuk tugas -tugas di bawah.

      Tugas 1: Pengkomputeran Nombor Fibonacci Nth

      prompt: "Beri saya kod untuk mengira nombor fibonacci nth."

      a) respons Olmo 2

      b) Claudesonnet3.5 Response 

      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

      : 

      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()

      Olmo 2 menyediakan pendekatan berulang yang cekap tetapi tidak mempunyai fleksibiliti, hanya menawarkan satu kaedah. Claude Sonnet 3.5, sebaliknya, membentangkan tiga pelaksanaan yang berbeza: rekursif (tidak cekap tetapi pendidikan), berulang (optimum untuk kegunaan umum), dan eksponensi matriks (terbaik untuk input besar). Tanggapan Claude jauh lebih komprehensif, meliputi pelbagai kes penggunaan dan termasuk suite ujian untuk mengesahkan kebenaran.

      tugas 2: merancang plot berselerak

      " Prompt: Menjana skrip python yang menggunakan matplotlib dan seaborn untuk menghasilkan plot penyebaran yang meriah yang menunjukkan hubungan antara dua pembolehubah. Plot harus termasuk label paksi yang jelas, tajuk deskriptif, dan warna yang berbeza untuk membezakan titik data. "

      a) olmo 2 Respons:

      Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik? b) Claudesonnet3.5 Respons:

      anda boleh mencari respons kod -di sini. Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik?

      Insights

      :

      Sambutan Olmo 2 dengan betul menghasilkan plot berselerak tetapi tidak mempunyai peningkatan visual di luar pembezaan asas kumpulan. Claude Sonnet 3.5 melangkah lebih jauh dengan mengintegrasikan variasi saiz, garis trend regresi, dan anotasi korelasi, menghasilkan plot yang lebih bermaklumat dan menarik. Tanggapan Claude menunjukkan pemahaman yang lebih baik mengenai teknik visualisasi lanjutan dan pandangan statistik.

      Tugas 3: Terjemahan Kod

      prompt: "Tukar kaedah Java ini ke dalam kod python sambil mengekalkan fungsi yang setara:

      a) olmo 2 Respons: 

      pip install ollama

      b) Claudesonnet3.5 Respons: 

      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)

      Kedua -dua Olmo 2 dan Claude Sonnet 3.5 menyediakan penyelesaian yang sama, menerjemahkan kaedah Java dengan tepat kepada Python. Oleh kerana fungsi itu mudah, tidak ada ruang untuk pembezaan, menjadikan kedua -dua respons sama berkesan.

      Tugas 4: Mengoptimumkan kod tidak cekap

      prompt: "Mengoptimumkan fungsi python berikut untuk mengurangkan kerumitan masa.

      a) olmo 2 Respons: 

      pip install anthropic

      b) Claudesonnet3.5 Respons: 

      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)

      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 meningkatkan fungsi dengan menggunakan set untuk mengesan elemen yang dilihat tetapi mengekalkan senarai untuk menyimpan pendua, yang membawa kepada potensi redundansi. Claude Sonnet 3.5 mengoptimumkan lagi dengan menyimpan pendua dalam satu set dan menukarnya kembali ke senarai pada akhirnya, meningkatkan kecekapan dan mengelakkan operasi yang tidak perlu. Pendekatan Claude bersih, memastikan kerumitan masa yang lebih baik sambil mengekalkan ketepatan.

      Tugas 5: Debugging Kod

      prompt: "Di bawah adalah skrip python yang mengira faktorial nombor, tetapi ia mengandungi pepijat. Kenal pasti dan membetulkan kesilapan untuk memastikan ia mengembalikan faktorial yang betul untuk sebarang integer positif: 

      pip install ollama

      a) olmo 2 Respons: 

      ollama run olmo2:7b

      b) Claudesonnet3.5 Respons: 

      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 dengan betul membetulkan langkah rekursi fungsi faktorial tetapi tidak mempunyai pengesahan input. Claude Sonnet 3.5 bukan sahaja membetulkan rekursi tetapi juga termasuk pengesahan input untuk mengendalikan nombor negatif dan input bukan integer, menjadikannya lebih mantap. Penyelesaian Claude lebih teliti dan sesuai untuk aplikasi dunia nyata.

      Rangka Kerja Keputusan Strategik: Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet

      bila memilih Olmo 2?

      • Projek-projek yang dikuasai belanjawan: hosting diri percuma vs API Yuran
      • Keperluan Ketelusan: Penyelidikan Akademik/Sistem Audik
      • Keperluan Penyesuaian: Akses dan tugas seni bina model penuh yang memerlukan penalaan halus khusus domain
      • Fokus Bahasa: Aplikasi Dominan Bahasa Inggeris
      • Prototaip Rapid: Eksperimen Tempatan Tanpa Had API

      bila memilih Claude 3.5 sonnet?

      • pengekodan gred perusahaan: Generasi Kod Kompleks/Refactoring
      • keperluan multimodal: keperluan pemprosesan imej dan teks pada pelayan langsung.
      • Penyebaran Global: 50 Sokongan Bahasa
      • Pematuhan etika: Output sejajar dengan perlembagaan
      • Operasi Skala: Infrastruktur API Terurus

      Kesimpulan

      Olmo 2 Demokrasi NLP maju melalui ketelusan penuh dan kecekapan kos (sesuai untuk penyelidikan akademik dan prototaip yang sedar bajet), Claude 3.5 Sonnet menyampaikan ketepatan gred perusahaan dengan prowess pengekodan multimodal dan perlindungan etika. Pilihannya bukanlah binari, organisasi berpandangan ke hadapan secara strategik akan menggunakan OLMO 2 untuk aliran kerja telus, disesuaikan dan rizab Claude 3.5 sonnet untuk tugas pengekodan misi-kritikal yang memerlukan penjajaran perlembagaan. Apabila AI matang, hubungan simbiotik ini antara asas sumber terbuka dan menggilap komersial akan menentukan era sistem pintar seterusnya. Saya harap anda dapati ini Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet Guide membantu, beritahu saya di bahagian komen di bawah.

      Takeaways Key

      • Olmo 2 menawarkan akses penuh kepada berat dan kod, manakala Claude 3.5 Sonnet menyediakan model fokus, tertutup API dengan ciri-ciri perusahaan yang mantap.
        • Olmo 2 secara berkesan "bebas" selain daripada kos hosting, sesuai untuk projek-projek yang sedar bajet; Claude 3.5 Sonnet menggunakan model bayar-per-token, yang berpotensi lebih efektif untuk penggunaan skala perusahaan.
        • Claude 3.5 Sonnet cemerlang dalam penjanaan kod dan debugging, menyediakan pelbagai kaedah dan penyelesaian menyeluruh; Output pengekodan Olmo 2 biasanya ringkas dan berulang.
        • Olmo 2 menyokong penyesuaian yang lebih mendalam (termasuk penalaan halus khusus domain) dan boleh dihoskan sendiri. Claude 3.5 Sonnet memberi tumpuan kepada input multimodal, interaksi antara muka komputer langsung, dan kerangka etika yang kuat.
        • Kedua-dua model boleh diintegrasikan melalui Python, tetapi Claude 3.5 Sonnet sangat mesra pengguna untuk tetapan perusahaan, sementara Olmo 2 menggalakkan percubaan tempatan dan penyelidikan lanjutan.
      Media yang ditunjukkan dalam artikel ini tidak dimiliki oleh Analytics Vidhya dan digunakan pada budi bicara penulis.

      Soalan Lazim

      Q1. Bolehkah Olmo 2 memadankan ketepatan Sonnet Claude 3.5 dengan penalaan yang cukup? Dalam domain sempit (mis., Dokumen undang -undang), ya. Untuk tugas-tugas umum, parameter 140B Claude mengekalkan kelebihan.

      Q2. Bagaimanakah model mengendalikan bahasa bukan bahasa Inggeris?

      Ans. Claude 3.5 Sonnet menyokong 50 bahasa secara asli. Olmo 2 memberi tumpuan terutamanya kepada bahasa Inggeris tetapi boleh disesuaikan dengan tugas berbilang bahasa.

      Q3. Adakah Olmo 2 tersedia secara komersil? Ans. Ya, melalui memeluk muka dan batuan dasar AWS.

      Q4. Model mana yang lebih baik untuk pemula? Ans. Olmo 2 untuk projek sensitif kos; Claude 3.5 sonnet untuk tugas pengekodan-berat.

      Q5. Model mana yang lebih baik untuk penyelidikan keselamatan AI? Ans. Ketelusan penuh Olmo 2 menjadikannya unggul untuk pengauditan keselamatan dan kerja interpretasi mekanistik.

Atas ialah kandungan terperinci Olmo 2 vs Claude 3.5 Sonnet: Mana yang lebih baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python Java edge matplotlib Integer define for while select include require try Token using public Interface console number function this input table pytorch nlp prompt embedding Access excel Prompt Other
Kenyataan：
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel sebelumnya：Ramalan Siri Masa dengan TimeGPTArtikel seterusnya：Ramalan Siri Masa dengan TimeGPT

Artikel berkaitan

Lihat lagi