Claude 3.5 Sonnetは、画像を分析し、オブジェクト、人、シーンを識別するなど、画像内のテキストを認識するなどの内容を説明できます[5]。また、視覚的な処理タスクでうまく機能し、標準のビジョンベンチマークで以前のモデルを上回ります[6]。ただし、Claude 3.5 Sonnetには視覚データの解釈に制限があります[2]。主にテキスト処理用に設計された言語モデルであるため、画像を生成することはできません[5]。
視覚データの処理におけるClaude 3.5ソネットの特定の制限は次のとおりです。
* CTスキャンのような特殊な医療画像の解釈には適しておらず、医学的アドバイスに使用すべきではありません[2]。
*日本や韓国語などの非ラチンアルファベットのテキストで画像を処理する場合、最適に実行できない場合があります[2]。
*回転または逆さまのテキストまたは画像[2]を誤って解釈する場合があります。
*固体、破線、または点線のような色やスタイルが異なるグラフやテキストを理解するのに苦労するかもしれません[2]。
*チェスの位置を識別するなど、正確な空間的ローカリゼーションを必要とするタスクと格闘しています[2]。
*それはパノラマと魚眼の画像に苦労しています[2]。
*元のファイル名やメタデータを処理することはなく、画像は分析前にサイズ変更され、元の寸法に影響します[2]。
*画像内のオブジェクトのおおよそのカウントを与える可能性があります[2]。
*安全上の理由でキャプチャの提出をブロックするシステムがあります[2]。
さらに、ユーザーは画像内のテキストを拡大して、重要な詳細のトリミングを避けながら、Claude 3.5ソネットの読みやすさを向上させる必要があります[2]。
引用：
[1] https://claude3.uk/what-is-claude-3-5-sonnet-limits/
[2] https://labelbox.com/product/model/foundry-models/claude-3-5-sonnet/
[3] https://blog.getmanifest.ai/claude-3-5-sonnet/
[4] https://www.reddit.com/r/claudeai/comments/1dsrqhl/what_limitations_have_you_encountered_with_sonnet/
[5] https://claude3.pro/can-claude-3-5-sonnet-generate-images/
[6] https://www.cloudthat.com/resources/blog/claude-3-5-sonnent-enhancing-understandingとvisual-data-processing
[7] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[8] https://apidog.com/blog/claude-3-5-sonnet/