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一手实测Claude3 – GPT4啊,你的时代终于要过去了

发布时间:2024年06月06日

大半夜的,一石惊起千层浪。

Claude3,正式上线。

这个由OpenAI分裂出去的兄弟公司Anthropic,在悄然无息之间,就这么默默地把Claude3发了。

没有所谓的发布会,没有什么华丽的舆论,就仅仅在X上发了个帖子。

我发现现在的这些AI公司真挺有意思,都把X当成发布主阵地了。。。

字很少,但是事挺大。

一口气发了3个模型,Claude 3 OpusClaude 3 Sonnet Claude 3
Haiku

这个名字就取的...很有故事。

Opus大概意思就是史诗级乐章,牛逼上天那种。

Sonnet是十四行诗。

Haiku是俳句,日本的那种三行短诗。

所以可以简单的理解成:Opus超大杯)、Sonnet(大杯)、Haiku(中杯)

这三个的区别没什么特别可说的,文章最后放三张截图就能看明白。

主要还是他们附加的这么一张图。

Claude3Opus模型,全面超越GPT4

而且还是在几个任务0-shot的情况下。

我用图里面的举下例子,比如MGSM,多语言数学推理这个测试集。

Claude3 Opus达到90.7%的准确率,用的是0-shotGPT48-shot,达到了74.5%

0-shot意味着大模型没有在Prompt里给任何示例,就直接被要求完成任务。而8-shot则是在干活前,给了8个示例。

你这就能看出来区别了。。。一个没给示例直接上,一个给了8个示例,给了8个示例的GPT-4反而还打不过Claude3

在复杂的推理任务上,Claude3可以说是全面吊打GPT-4

而在另几个比如MMLUGSM8K这种语言类知识类的测试集上,跟GPT4基本上差不太多,所以整体核心上,还是推理能力的巨幅提升。

反正,这个Claude3 Opus还是很吸引我的。。。

但是吧,Claude这个狗东西,果然跟OpenAI学的一套一套的,免费的只能用SonnetOpus只有氪了20刀的会员才能用。。。。

呸。。。狗男人。。。

在我TM的炸了8个号之后。。。。。。。。。。。。

所以那咱咋办呢,那只能送他20刀。。。

在疯狂的跑了几个小时之后。。。也测了很多在20238月后的case之后。

我给Claude总结3个特点,分别是:

独一档的推理能力、跟GPT4V打平的多模态、200K长文本优化。

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. 独一档的推理能力

其实从上文就能看到,Claude3进化最大的,就是推理,就是逻辑。

不过单看参数,肯定感受不到,那就放几个我觉得很有代表性的例子吧。

解释补集法的概念,并用补集法计算这道概率题:"一家公司有两个部门,A部门3个男生,2个女生,B部门4个男生,6个女生,现在要派3个人去出差,要求每个部门至少出一人,那么至少有一个女生被派出的概率是多少?"

一道致命题,在已经明确补集法的情况下,GPT4的错误率依然高达50%。但是Claude3
Opus
,我测了10遍,准确率90%,就很爽。

张三是一名推销员,她在绿房子卖掉了三分之一的吸尘器,在红房子多卖了 2 台,在橙房子卖掉了剩下吸尘器的一半。如果张三还剩下 5 台吸尘器,她一开始有多少台吸尘器?

当然,还可以直接上物理题,直接传图就行。全对。

化学,也行。

在中文语境下的一些逻辑怪圈,也没问题。

整体看,Claude在逻辑和推理上的进化巨大,初中的理科题基本都能横着走,不过高中题基本都还是全线阵亡状态。

而一些弱智吧的问题或者语义逻辑,都难不倒Claude3了。

. GPT4V打平的多模态

GPT4V也出来很久很久了,多模态,绝对是让人永远离不开的功能之一。

这次Claude3,终于把他的视觉能力给补齐了,可以直接扔图进去了。

在玩了几个小时后,我整体的评价是,跟GPT4V大致打平手。

官方的数据,也大概是这样的倾向。

除了在科学示意图(Science diagrams)这个领域超的稍微多一些之外,其他基本没有差别。

放个科学示意图的Case,还是很强的。

一个网站的截图直接还原网页的源代码~

猜个地名,那自然更是小Case

再根据作品猜个艺术家?OK

当然,也可以整一些花活。比如这个照片。

图片

Claude3 Opus给出了标准的答案,完美。

整体上,跟GPT4V大差不差,对中文的支持也不错。算是弥补了一直以来Claude的短板。



. 200K长文本优化

之前我曾写过一篇文章,怒喷过Claude2.1....

花7000块实测Claude2.1 - 200K
Token
的超大杯效果究竟怎么样?

因为他的上下文准确性实在是太差太差太差了...

就直接红成半边天,红成这个鬼样子。

这一次,他们终于有了大幅度的改善。

终于达到了,99%。嗯,还是没有100%

我直接甩了我的文章PDF数据集上去,测一下我直接写Kimi的时候,大海捞针里面那个很经典的case

“你写妙鸭相机那篇文章时,用了一个人的照片作为案例,那个人是谁?”

在过了很久很久以后,终于给我回复了。。。

内容倒是对的,没有问题。

但是这个速度,实在是太慢了,起码等了1分钟左右。

但是有比没有好。

再放一个文档内跨度比较大的查询的case

整体精准度和语义理解都很不错。

基于超长文本的对话、总结、查询的能力,也终于在Claude3中补齐了。只能说补齐,毕竟,这玩意Kimi都做了快半年了,Claude3现在也就刚刚达到Kimi在长文本这块的水平。。。

但是综合来看,Claude3 Opus,依旧是目前最为水桶的大模型。

或者可以说,就是当前的,No.1

写在最后

当然这次更新,Claude3还有一些别的特点。

比如减少不必要的拒绝,比如准确性更高等等,但是我觉得就不展开说了。

最后再贴三张图给大家看一下Claude 3 OpusClaude 3 Sonnet Claude 3 Haiku的区别。

三张图一眼就能看明白,牛逼的更贵,便宜的更快。

总结一下。

Claude3这次更新后,有独一档的推理能力、跟GPT4V打平的多模态、还有200K长文本优化。

可以当之无愧的说,就是市面上目前最强的大模型。

不过按照OpenAI和奥特曼的尿性。

他们应该忍不了这口气。

所以评论区里,网友说出了我的心声:

图片

奥特曼赶紧的,发个GPT5狙击Claude3啊,别怂。

打起来。

那样我们才能最快速度,迎接加速而来的。

未来。


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