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Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？

Lisa Kudrow原創: 2025-03-04 10:02:11835瀏覽

AI行業在兩個強大的哲學之間進行了分配 - 開源民主化和專有創新。由Allenai開發的Olmo 2（開放語言模型2）代表了透明AI開發的巔峰之作，可以完全訪問其體系結構和培訓數據。相比之下，Anthropic的旗艦模型Claude 3.5十四行詩優先考慮商業級編碼功能和閉門造車的多模式推理。

本文介入其技術體系結構，用例和實際工作流程中，並附有代碼示例和數據集參考。無論您是構建啟動聊天機器人還是擴展企業解決方案，本指南都將幫助您做出明智的選擇。

學習目標

在本文中，您將：

>了解設計選擇（例如RMSNORM，旋轉嵌入）如何影響Olmo 2和Claude 3.5十四行詩中的訓練穩定性和性能。 >了解基於令牌的API成本（Claude 3.5）與自我託管開銷（Olmo 2）。

通過具體示例在實際編碼方案中實現這兩個模型。

比較性能指標的準確性，速度和多語言任務。

了解Olmo 2和Claude 3.5十四行詩之間的基本建築差異。

評估針對不同項目要求的成本效果折衷。

>本文是

> > data Science Blogathon的一部分。目錄的> olmo 2：一個完全開放的自動回歸模型

> OLMO 2的主要體系結構創新是什麼？應用

- > olmo 2與Claude 3.5 SONNET
Olmo 2的價格比較Olmo 2 vs. Claude 3.5 Sonnet 3.5 Sonnet
- Olmo 2與Claude 3.5 Sonnet：比較編碼功能
- 圖
任務3：代碼翻譯
>任務4：優化效率低下的代碼
- >任務5：代碼調試
戰略決策框架：Olmo 2 vs. Claude 3.5 Sonnet 3.5 Sonnet

結論

> 常見問題

Olmo 2：完全開放的自動回歸模型

Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？

> Olmo 2是一種完全開源的自回歸語言模型，在包含5萬億代幣的巨大數據集中訓練。它的重量，培訓數據和源代碼賦予了研究人員和開發人員的能力，以重現結果，嘗試培訓過程並建立其創新架構。

ofolmo 2的關鍵建築創新是什麼？

Olmo 2結合了幾種旨在提高性能和訓練穩定性的關鍵架構修飾。

Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？

olmo2利用均方根歸一化（RMSNORM）來穩定和加速訓練過程。如在各種深度學習研究中所討論的那樣，RMSNORM將激活歸一化而無需偏差參數，即使在非常深的體系結構中，也確保了一致的梯度流。

> 旋轉位置嵌入：有效地編碼令牌的順序，該模型會集成旋轉位置嵌入。這種方法可以在連續空間中旋轉嵌入向量，並保留了令牌的相對位置，這是一種在諸如Roformer紙等研究中進一步詳細介紹的技術。。

z-loss正則化：除了標準損耗函數外，OLMO2還採用Z-loss正則化。這種額外的正規化層有助於控制激活的規模並防止過度擬合，從而增強了跨不同任務的概括。

嘗試Olmo 2模型現場 - 在這裡

> 訓練和訓練後增強

兩階段的課程培訓：

該模型最初是在Dolmino Mix-1124數據集中訓練的，這是一種旨在涵蓋各種語言模式和下游任務的大型且多樣的語料庫。接下來是第二階段，培訓側重於特定於任務的微調。

通過RLVR：

這些建築和培訓策略結合在一起，創建了一個模型，不僅表現出色，而且適應性和適應性，這是學術研究和實際應用的真正資產。 >

>克勞德3.5十四行詩：以道德和以編碼為中心的應用程序的封閉資源

與Olmo2的開放哲學相反，Claude3.5 SONNet是針對專業任務進行了優化的封閉源模型，尤其是在編碼和確保道德上合理的輸出方面。它的設計反映了績效和負責任的部署之間的仔細平衡。

Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？

核心功能和創新

多模式處理：計算機接口交互：
道德保障：認識到部署先進AI模型的潛在風險，Claude3.5十四行詩已接受嚴格的公平測試和安全協議。這些措施確保輸出保持與道德標准保持一致，從而最大程度地減少了有害或有偏見反應的風險。這些保障措施的開發和實施與AI社區中新興的最佳實踐一致，這是對道德AI框架的研究證明的。
通過專注於編碼申請並確保道德可靠性，Claude3.5十四行詩滿足了要求技術精度和道德責任制的行業中的利基要求。嘗試claude3.5十四行詩模型現場。

標準

Olmo 2

> claude 3.5sonnet

模型訪問擁抱面上可用的全重量僅api formy訪問微調可通過pytorch 自定義限製到及時工程推理速度 12令牌/秒（A100 GPU） 30令牌/秒（API）成本免費（自主） $ 15/百萬令牌 Olmo 2 vs. Claude 3.5十四行詩的定價比較

OLMO2對於重量的任務來說，成本效益大約是4倍，使其非常適合注重預算意識的項目。請注意，由於Olmo2是一種開放式源模型，因此沒有固定的人口許可費，因此其成本取決於您的自我安置計算資源。相比之下，擬人的API速率設定了Claude 3.5十四行詩的價格。

>訪問Olmo 2型號和Claude 3.5十四行詩API

如何在本地運行Ollama（Olmo 2）模型？

>訪問官方的Ollama存儲庫或網站，以下載安裝程序 - Here。

有Ollama後，安裝必要的Python軟件包

下載Olmo 2模型。此命令獲取Olmo 2模型（70億參數版）

pip install ollama

>創建一個Python文件並執行以下示例代碼與模型進行交互並檢索其響應。

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)

如何訪問Claude 3.5 SONNET API？ Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？

>前往擬人控制台頁面。選擇獲取API鍵。

>單擊創建鍵並命名您的密鑰。單擊添加。 Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？

注意：不要忘記在某個地方保存該API鍵，您將無法再次看到它。

安裝人類庫

Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？

>創建一個Python文件並執行以下示例代碼與模型進行交互並檢索其響應。

pip install anthropic

Olmo 2 vs. Claude 3.5十四行詩：比較編碼功能

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)

使用olmo2和Claude 3.5 SonnetModels用於以下任務。 Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？

>任務1：計算nth fibonacci編號

提示：“給我代碼來計算nth fibonacci編號。

a）olmo 2響應

b）claudesonnet3.5響應

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提供了一種有效但缺乏靈活性的迭代方法，僅提供一種方法。另一方面，Claude Sonnet 3.5提出了三種不同的實現：遞歸（效率低下但具有教育意義），迭代性（最佳使用）和矩陣指數（最適合大型輸入）。克勞德（Claude）的反應更加全面，涵蓋了多種用例，並包括測試套件以驗證正確性。

>

>任務2：繪製散點圖

“提示：生成一個使用matplotlib和seaborn的Python腳本來產生充滿活力的散點圖，顯示了兩個變量之間的關係。該圖應包括清晰的軸標籤，描述性標題和不同的顏色，以區分數據點。 a）olmo 2響應：

Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？ b）claudesonnet3.5響應：

您可以找到代碼響應。 Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？ Insights

：

Olmo 2的響應正確地產生了一個散點圖，但缺乏基本分化的視覺增強。 Claude Sonnet 3.5通過整合大小變化，回歸趨勢線和相關註釋而進一步發展，從而導致了更具信息性和視覺吸引力的圖。克勞德（Claude）的反應表明，更好地掌握了先進的可視化技術和統計見解。

>任務3：代碼翻譯 >

提示：“將此Java方法轉換為python代碼，同時保持等效功能：

a）olmo 2響應：

b）claudesonnet3.5響應：

pip install ollama

Insights

：

ollama run olmo2:7b

Olmo 2和Claude Sonnet 3.5都提供相同的解決方案，將Java方法準確地轉換為Python。由於該功能很簡單，因此沒有分化的空間，這兩個響應同樣有效。

任務4：優化效率低下的代碼

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)

提示：“優化以下python函數以降低時間複雜性。>

a）olmo 2響應：

b）claudesonnet3.5響應： Insights ：

pip install anthropic

通過使用集合跟踪可見元素，但保留了存儲重複項的列表，從而提高了

Olmo 2的

> olmo 2，從而導致潛在的冗餘。 Claude Sonnet 3.5通過將重複項存儲在集合中，並將其轉換回列表，從而提高效率並避免不必要的操作，從而進一步優化。克勞德（Claude）的方法更加干淨，可確保時間更複雜，同時保持正確性。

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)

任務5：代碼調試

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

提示：“以下是一個python腳本，可以計算一個數字的階乘，但其中包含錯誤。識別並糾正錯誤，以確保其返回任何正整數的正確階乘：>
pip install ollama

a）olmo 2響應：

ollama run olmo2:7b

b）claudesonnet3.5響應：
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)
洞察力：

> olmo 2正確修復了階乘函數的遞歸步驟，但缺乏輸入驗證。 Claude Sonnet 3.5不僅糾正了遞歸，還包括輸入驗證以處理負數和非授權輸入，使其更強大。 Claude的解決方案更徹底，適合現實世界應用。
戰略決策框架：Olmo 2 vs. Claude 3.5十四行詩

何時選擇Olmo 2？

>預算約束的項目：免費自我託管與API費

透明度要求：學術研究/可審計系統

>自定義需求：完整的模型體系結構訪問和需要特定域的微調
的任務
語言重點：英語主導應用

快速原型：無API限制的局部實驗

何時選擇Claude 3.5十四行詩？

>企業級編碼：複雜的代碼生成/重構

>多模式要求：現場服務器上的圖像和文本處理需求。
全球部署：50語言支持

道德合規性：憲法對齊的輸出

比例操作：託管的API基礎架構

結論
Olmo 2通過完全透明和成本效率（非常適合學術研究和預算意識的原型製作）使高級NLP民主，Claude 3.5 SONNET可提供企業級的精確度，並具有多模式編碼能力和道德保障措施。選擇不是二進制的，具有前瞻性的組織將在戰略上部署Olmo 2，以供透明，可自定義的工作流程和保留Claude 3.5 SONNET，用於需要憲法一致性的關鍵任務編碼任務。隨著AI的成熟，開源基礎與商業拋光劑之間的這種共生關係將定義下一個智能係統的時代。我希望您發現這個Olmo 2對Claude 3.5十四行詩指南有幫助，在下面的評論部分讓我知道。
鑰匙要點

> Olmo 2提供了對權重和代碼的完整訪問，而Claude 3.5十四行詩則提供了具有強大企業功能的以API為中心的封閉式式型號。除了託管成本外，
Olmo 2實際上是“免費的”，非常適合預算意識的項目； Claude 3.5十四行詩使用每款付費模型，這對於企業規模的用法可能更具成本效益。
>
> Olmo 2支持更深入的自定義（包括特定領域的微調），並且可以自託管。 Claude 3.5十四行詩專注於多模式輸入，直接的計算機接口交互和強大的道德框架。
這兩種模型都可以通過Python進行集成，但是Claude 3.5十四行詩特別適合用戶友好，而Olmo 2則鼓勵本地實驗和高級研究。

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常見問題

> Q1。 Olmo 2可以通過足夠的微調來匹配Claude 3.5十四行詩的準確性？在狹窄的域（例如，法律文件）中，是的。對於通用任務，Claude的140B參數保留了邊緣。模型如何處理非英語語言？ Claude 3.5十四行詩本地支持50種語言。 Olmo 2主要集中在英語上，但可以對多語言任務進行微調。 Q3。 Olmo 2在商業上可用嗎？是的，通過擁抱的臉和AWS Bedrock。哪種型號更適合啟動？ Olmo 2用於成本敏感的項目； Claude 3.5十四行詩，用於編碼重量的任務。哪種模型更適合AI安全研究？ Olmo 2的完整透明度使其在安全審計和機械性解釋性工作方面具有優勢。

以上是Olmo 2對Claude 3.5十四行詩：哪個更好？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！

陳述：

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