Claude 3.5 Sonnet은 이미지를 분석하고 객체, 사람 및 장면 식별 및 이미지 내에서 텍스트를 인식하는 것과 같은 내용을 설명 할 수 있습니다 [5]. 또한 시각적 처리 작업에서 잘 수행되며 표준 비전 벤치 마크에서 이전 모델을 능가합니다 [6]. 그러나 Claude 3.5 Sonnet은 시각적 데이터 해석에 제한이 있습니다 [2]. 텍스트 처리를 위해 주로 설계된 언어 모델이므로 이미지를 생성 할 수 없습니다 [5].
시각적 데이터를 처리 할 때 Claude 3.5 Sonnet의 특정 제한은 다음과 같습니다.
* CT 스캔과 같은 특수 의료 이미지를 해석하는 데 적합하지 않으며 의학적 조언에 사용해서는 안됩니다 [2].
* 일본어 나 한국어와 같은 라틴이 아닌 알파벳 텍스트로 이미지를 처리 할 때 최적으로 수행되지 않을 수 있습니다 [2].
* 회전 또는 거꾸로 된 텍스트 또는 이미지가 잘못 해석 될 수 있습니다 [2].
* 단단하고, 점선 또는 점선과 같은 색상이나 스타일이 다른 곳에서 그래프 나 텍스트를 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다 [2].
* 체스 위치 식별과 같은 정확한 공간 현지화가 필요한 작업으로 어려움을 겪고 있습니다 [2].
* 파노라마와 어안 이미지로 어려움을 겪고 있습니다 [2].
* 원래 파일 이름이나 메타 데이터를 처리하지 않으며, 이미지는 분석 전에 크기가 크게 조정되어 원래 차원에 영향을 미칩니다 [2].
* 이미지의 객체에 대한 대략적인 수를 줄 수 있습니다 [2].
* 안전상의 이유로 보안관 제출을 차단하는 시스템이 있습니다 [2].
또한 사용자는 이미지 내에서 텍스트를 확대하여 Claude 3.5 Sonnet의 가독성을 향상시키고 중요한 세부 사항을 자르지 않도록해야합니다 [2].
인용 :
[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-3-5-5-sonnet-generate-images/
[6] https://www.cloudthat.com/resources/blog/claude-3-5-sonnet-enhancing-understanding-and-visual-data-processing
[7] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[8] https://apidog.com/blog/claude-3-5-sonnet/