Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Anthropic의 하이브리드 AI 모델은 성능 측면에서 다른 AI 모델과 어떻게 비교됩니까?


Anthropic의 하이브리드 AI 모델은 성능 측면에서 다른 AI 모델과 어떻게 비교됩니까?


Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet은 여러 영역에서 Chatgpt-4o와 같은 경쟁자를 능가하는 새롭고 강력한 생성 AI 모델입니다 [1]. 내부 에이전트 코딩 평가에서 Claude 3.5 Sonnet은 64%의 문제를 해결했으며 Claude 3 Opus는 38%를 해결했습니다 [1]. 대학원 수준의 추론에서, 그것은 ChatGpt-4O의 53%에 비해 59%를 기록했다 [1]. 텍스트에 대한 추론에서 Claude 3.5 Sonnet은 87%, Chatgpt-4O (83%), Google의 Gemini (74%) 및 Meta의 LLAMA (83%)를 능가했습니다 [1]. 그러나 ChatGpt-4o는 수학 문제 해결에서 Claude 3.5보다 5% 더 정확했습니다 [1].

MMLU, GPQA, GSM8K, 수학, MGSM, Humaneval, Drop, Big-Bench-Hard, Arc-Challenge 및 Hellaswag 벤치 마크에서 Anthropic의 데이터는 GPT-4보다 성능이 우수합니다 [2]. 이러한 테스트는 사실과 수학에서 추론 및 코드 생성에 이르기까지 광범위한 지식을 포함합니다 [2].

Anthropic의 Claude 3 모델, 특히 Opus는 일반적으로 다양한 작업에 대한 OpenAi의 GPT-4 및 Google의 Gemini 모델보다 우수합니다 [3]. 클로드 3은 코딩 작업에서 우수한 성능을 보여 주었고, Humaneval, 성과 성능 GPT-4 (67%) 및 Gemini 1.0 Pro (67.7%)와 같은 벤치 마크에서 84.9%를 기록했습니다 [3]. Claude 3 Sonnet은 또한 GPT-4와 Gemini가 때때로 어려움을 겪고있는 복잡한 정량 분석 ​​작업에서도 뛰어났다 [3].

안트로 픽은 텍스트를 넘어 Claude 3 제품군과의 훈련 데이터를위한 시각적 입력으로 확장했다 [7]. Claude 3 모델을 통해 사용자는 새로운 멀티 모달 지원 기능을 통해 그림, 차트 및 문서를 포함한 데이터를 분석 할 수 있습니다 [4].

AI 모델을 선택할 때 비즈니스는 정확성, 속도, 개인 정보 보호, 배포 또는 유지 보수 용이성 및 비용을 고려해야합니다 [4].

인용 :
[1] https://www.euronews.com/next/2024/06/20/anthropic-launches-its-latest-powerful-generative-ai-model
[2] https://synthedia.substack.com/p/anthropic-seys-it-just-dethroned
[3] https://www.voiceflow.com/articles/anthropic-ai
[4] https://www.pymnts.com/news/artificial-intelligence/2024/how-anthropics-new-claude-3-ai-model-stacks-ugainst-the-competition/
[5] https://cloud.google.com/solutions/anthropic
[6] https://www.promptitude.io/post/navigating-the-ai-landscape-openai-vs-anthropic-vs-google-ai-in-2024
[7] https://www.nextplatform.com/2024/03/05/anthropic-fires-for-performance-and-price-salvos-in-ai-war/
[8] https://big-agi.com/blog/ai-api-comparison-2024-anthropic-vs-google-vs-openai