Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon ¿Cómo se compara el modelo de IA híbrido de Anthropic con otros modelos de IA en términos de rendimiento?


¿Cómo se compara el modelo de IA híbrido de Anthropic con otros modelos de IA en términos de rendimiento?


El soneto Claude 3.5 de Anthrope es un nuevo y poderoso modelo de IA generativo que supera a los competidores como ChatGPT-4O en varias áreas [1]. En una evaluación de codificación de agente interna, el soneto Claude 3.5 resolvió el 64% de los problemas, mientras que Claude 3 OPUS resolvió el 38% [1]. En el razonamiento de nivel de posgrado, obtuvo un 59% en comparación con el 53% de ChatGPT-4O [1]. En el razonamiento sobre el texto, Claude 3.5 Sonnet obtuvo un 87%, superando a ChatGPT-4O (83%), Gemini de Google (74%) y LLAMA de Meta (83%) [1]. Sin embargo, el chatGPT-4O fue un 5% más preciso que Claude 3.5 en la resolución de problemas de matemáticas [1].

A través de los puntos de referencia MMLU, GPQA, GSM8K, Math, MGSM, Humaneval, Drop, Big-Bench-Bench, Arc-Challenge y Hellowag, los datos de Anthrope sugieren que supera a GPT-4 [2]. Estas pruebas abarcan una amplia gama de conocimientos, desde hechos y matemáticas hasta razonamiento y generación de códigos [2].

Los modelos Claude 3 de Anthrope, especialmente Opus, generalmente superan a los modelos GPT-4 y Gemini de Google en varias tareas [3]. Claude 3 mostró un rendimiento superior en las tareas de codificación, obteniendo un 84.9%en puntos de referencia como Humaneval, superando a GPT-4 (67%) y Gemini 1.0 Pro (67.7%) [3]. El soneto de Claude 3 también se destacó en tareas de análisis cuantitativo complejos, donde GPT-4 y Gemini a veces luchaban [3].

Anthrope se ha expandido más allá del texto a la entrada visual para los datos de entrenamiento con la familia Claude 3 [7]. Los modelos Claude 3 también permiten a los usuarios analizar datos, incluidas imágenes, gráficos y documentos, a través de su nueva función de soporte multimodal [4].

Al elegir un modelo de IA, las empresas deben considerar la precisión, la velocidad, la privacidad, la facilidad de implementación o el mantenimiento, y el costo [4].

Citas:
[1] https://www.euronews.com/next/2024/06/20/anthropic-laces-its-latest-most-powerful-generative-ai-model
[2] https://synthedia.substack.com/p/anthropic-says-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-painst-the-competition/
[5] https://cloud.google.com/solutions/anthropic
[6] https://www.prompptitude.io/post/navigating-the-ai-landscape-openai-vs-anthropic-vs-google-ai-in-2024
[7] https://www.nextplatform.com/2024/03/05/anthropic-fires off-performance-and-price-salvos-in-ai-war/
[8] https://big-agi.com/blog/ai-api-comparison-2024-anthropic-vs-google-vs-openai