Claude 3.5 Sonnet i GPT-4, szczególnie w wariancie GPT-4O, reprezentują dwa zaawansowane modele języka AI z znaczącymi różnicami w dokładności kodowania i powiązanych możliwościach obliczeniowych. Porównanie tych modeli podkreśla ich odpowiednie mocne strony i słabości w programowaniu zadań, debugowanie, rozumowanie i zrozumienie kontekstowe.
Sonet Claude 3.5 wykazał imponującą wydajność w zakresie testów testowych, takich jak Humaneval, gdzie osiąga około 92,0% dokładności w testach funkcji Pythona. Ta dokładność nieznacznie przewyższa 90,2% GPT-4O w tym samym punkcie odniesienia. Niewielka poprawa dokładności przekłada się empirycznie na mniej frustrujących sesji debugowania i bardziej niezawodne wykonywanie kompleksowych zadań kodowania. Sonet Claude 3.5 pokazuje również silne możliwości trwałego debugowania, pracując nad wieloma cyklami przepisywania i testowania w celu tworzenia funkcjonalnych rozwiązań kodowych, co jest znaczącą zaletą w złożonej rozdzielczości błędów i autonomicznej korekcie kodu przez zespoły programistyczne.
W scenariuszach kodowania w świecie rzeczywistym testowanym w zweryfikowanym benchu SWE, Claude 3.5 Sonnet rozwiązuje około 49% zadań, co jest czteropunktowym wzrostem w porównaniu z wcześniejszymi wersjami OpenAI i wskazuje na znaczący postęp w praktycznym zastosowaniu kodowania. Zalety tego modelu obejmują obsługę złożonych, wielopiętrowych baz kodeksów ułatwionych dużym oknem kontekstu tokenów 200K, które pozwala mu utrzymać zrozumienie w rozległych dokumentach kodu. Zawiera także eksperymentalny tryb „używania komputera” zaprojektowany do poruszania elementów i dokumentacji interfejsu, zwiększając jego użyteczność w zintegrowanych środowiskach programistycznych (IDES).
Porównując rozumowanie i rozumienie kontekstu, sonet Claude 3.5 wyróżnia się w niektórych zadaniach, takich jak analogia i pytania dotyczące relacji, ale zmaga się z pytaniami numerycznymi i związanymi z datą. W złożonych testach porównawczych na poziomie absolwentów, takich jak GPQA, Claude 3.5 Sonnet donosi około 59,4% dokładności, wyciągając 53,6% GPT-4O, co wskazuje na doskonałe obsługę złożonych zadań rozumowania w rozumieniu kodu i generowaniu.
I odwrotnie, GPT-4O wykazuje mocne strony w szybkości, opóźnieniu i niektórych specyficznych aspektach rozwiązywania problemów matematycznych. GPT-4O jest o około 24% szybszy opóźnienie w porównaniu z sonetem Claude 3.5, co daje przewagę w aplikacjach wymagających szybkiego czasu reakcji. W zadaniach matematycznych GPT-4O przewyższa sonet Claude 3.5 o 76,6% dokładności w porównaniu z 71,1% na punkcie odniesień matematyki zerowej matematyki. Ponadto GPT-4O ma tendencję do udzielania bardziej precyzyjnych odpowiedzi w niektórych kontekstach faktycznych i numerycznych, co czyni go bardziej wiarygodnym w scenariuszach, w których dokładność danych i obliczeń ma kluczowe znaczenie.
W ocenie wydajności zadań ekstrakcji i klasyfikacji danych GPT-4O ogólnie osiąga wyższą precyzję i mniej fałszywie dodatnich w porównaniu z sonetem Claude 3.5. Jednak Sonet Claude 3.5 wykazuje pewne ulepszenia w stosunku do GPT-4O w wielu określonych podtokach. Na przykład w raporcie o ocenie ekstrakcji danych, podczas gdy GPT-4O utrzymywał ogólną wyższą dokładność (69% w porównaniu z 44% dla SONN CLAUDE 3.5 na niektórych dziedzinach), te ostatnie wykazało większą liczbę ulepszeń w niektórych punktach danych wskazujących potencjał dalszego udoskonalenia z ulepszonymi technikami podtrzymania i dostrojenia modelu.
Jeśli chodzi o klarowność i czytelność kodu, Claude 3.5 Sonnet często wytwarza wyraźniejsze, bardziej zrozumiałe dane wyjściowe kodu, które jest cenne w wspólnych środowiskach programistycznych, w których ma znaczenie utrzymanie kodu. Przyczynia się to do skutecznego cyklu debugowania, ponieważ wyraźniejsze początkowe wyjścia zwykle wymagają mniej złożonych poprawek.
Najnowsze wewnętrzne oceny agencyjne wskazują, że Claude 3.5 Sonnet rozwiązał 64% problemów z kodowaniem autonomicznym, znacznie lepszym niż jego poprzednik Claude 3 Opus na poziomie 38%, pokazując zwiększone niezależne generowanie kodu i naprawianie błędów. Tymczasem GPT-4O jest rozpoznawany za ogólny sufit o wyższej wydajności i szerszą poprawę na wielu frontach, ale z nieco większą zmiennością w zależności od rodzaju zadania.
Ostatnie porównania modelu podkreślają również Sonet Claude 3.7, iterację powyżej 3.5, osiągając jeszcze lepszą dokładność (do 90% na złożonych zadaniach bazy danych), ale Sonnet Claude 3.5 zachowuje zalety szybkości i usprawnionego wyjścia do szybkiego iteracji przypadków użycia, takich jak rozwój frontend.
Podsumowując, Claude 3.5 Sonnet oferuje doskonałą dokładność w podstawowych testach testowych kodowania, takich jak Humaneval i Exceves w trwałym autonomicznym debugowaniu, złożonej obsługi bazy kodowej wielopięciowej oraz przejrzystość generowania kodu. Działa szczególnie dobrze w zadaniach rozumowania na poziomie absolwentów. Z drugiej strony GPT-4O jest szybszy, lepszy z problemami związanymi z matematyką i zapewnia większą precyzję z mniejszą liczbą fałszywych pozytywów w zadaniach klasyfikacji i ekstrakcji. GPT-4 osiąga również najwyższą dokładność w wartościach bezwzględnych w niektórych ocenie, zachowując swój status modelu najwyższego poziomu do dokładności kodowania, w którym prędkość i precyzja są najważniejsze.
Podczas gdy Claude 3.5 Sonnet rozwija możliwości autonomicznego rozwiązywania problemów, płynności kodowania i zrozumienia kontekstowego, przewagę GPT-4 pod względem prędkości, rozumowania matematycznego i precyzyjnej pozycjonuje go jako lidera w zadaniach wymagających zrównoważonej prędkości i dokładności. Wybór między nimi zależy od konkretnego sonnu kodowania Claude 3.5 dla trwałego, dopracowanego tworzenia kodu i GPT-4O dla zadań wymagających większej prędkości i dokładności numerycznej.
Oba modele pokazują jednak ograniczenia w trafieniu doskonałych znaków dokładności w ekstrakcji danych i wieloetapowych złożonych zadaniach kodowania, wymagające przemyślanego projektu aplikacji wokół szybkiej inżynierii i iteracyjnych testów w celu skutecznego wykorzystania ich mocnych stron. Wymagają również ciągłego modelu i podpowiedzi ulepszeń w celu zminimalizowania sporadycznych regresji i pełnej poprawy ich poprawy w praktycznych kontekstach kodowania.
To szczegółowe porównanie podkreśla dopracowane kompromisy między sonetem Claude 3.5 i GPT-4O w dokładności kodowania, w którym sonet Claude 3.5 wyróżnia się rozumowaniem i debugowaniem, podczas gdy GPT-4O prowadzi w szybkości odpowiedzi i dokładności matematycznej. Każdy z nich oferuje unikalne zalety w rozwoju wydajności programowania wspomaganego przez AI.
Odniesienia:
- Antropijne oceny wewnętrzne i interfejsy Humaneval Python zgłaszają sonet Claude 3.5 przy 92,0% dokładności kodowania w porównaniu z GPT-4O na 90,2% w zadaniach Python.
- Badania porównawcze wykazują szybsze opóźnienie GPT-4O o około 24%, lepszą dokładność problemu matematycznego i wyższą precyzję w niektórych zadaniach ekstrakcji danych.
-Analiza debugowania, jasności kodu, zatrzymywania kontekstu i autonomicznego rozwiązywania problemów podkreśla silne wielopiętrowane debugowanie i rozumowanie Sonnet.
- Ekstrakcja danych i klasyfikacje danych, w których GPT-4O ogólnie przewyższa sonet Claude 3.5, ale z odnotowaną specyficzną ulepszeniami w SONNET.
- Testy na poziomie użytkownika i porównania prędkości wskazują szybsze wytwarzanie wyjściowe Claude 3.5 Sonnet w zadaniach iteracyjnych w porównaniu z nieco wyższą dokładnością w złożonych zapytaniach według późniejszych wersji Claude.