Claude 3.5 Sonnet a GPT-4, konkrétne v ich variante GPT-4o, predstavujú dva pokročilé jazykové modely AI s pozoruhodnými rozdielmi v presnosti kódovania a súvisiacich výpočtových schopností. Porovnanie týchto modelov zdôrazňuje ich príslušné silné a slabé stránky pri programovacích úlohách, ladení, uvažovaní a kontextovom porozumení.
Claude 3.5 Sonnet preukázal pôsobivý výkon v programovacích referenčných hodnotách, ako je Humaneval, kde v testoch funkcie Python dosahuje okolo 92,0% presnosť. Táto presnosť marginálne prekonáva 90,2% GPT-4o na rovnakom referenčnom bode. Mierne zlepšenie presnosti sa empiricky premieta do menej frustrujúcich ladiacich relácií a spoľahlivejšie vykonávanie úloh kódovania end-to-end. Claude 3.5 Sonnet tiež vykazuje silné schopnosti v pretrvávajúcom ladení, pracujú na viacerých prepisovacích a testovacích cykloch na vytvorení funkčných kódových riešení, čo je významnou výhodou v zložitom rozlíšení chýb a autonómnej korekcii kódu pomocou tímov vývoja softvéru.
V scenároch kódovania v reálnom svete testovanom v overení SWE-Bench, Claude 3.5 Sonnet rieši približne 49% úloh, čo predstavuje štvorbodový nárast oproti predchádzajúcim verziám OpenAI a naznačuje zmysluplný pokrok v praktickej aplikácii kódovania. Medzi výhody tohto modelu patrí manipulácia s komplexnými, viacstrannými kódovými základňami uľahčenými veľkým oknom kontextu 200 000 tokenov, ktoré mu umožňuje udržiavať porozumenie v rozsiahlych kódových dokumentoch. Je tiež vybavený experimentálnym režimom „používania počítača“ navrhnutého na navigáciu prvkov a dokumentácie rozhrania, čím sa vylepšuje jeho užitočnosť v integrovaných vývojových prostrediach (IDE).
Pri porovnávaní zdôvodnenia a kontextového porozumenia Claude 3.5 Sonet vyniká v určitých nuansovaných úlohách, ako sú analógie a otázky týkajúce sa vzťahov, ale zápasí s číslami a otázkami súvisiacimi s dátumom. V komplexných referenčných hodnotách na úrovni absolventov, ako je GPQA, Claude 3,5 Sonnet uvádza okolo 59,4% presnosť, pričom 53,6% GPT-4O naznačuje vynikajúce zaobchádzanie s zložitými úvažnými úlohami v rámci porozumenia a generácie kódu.
Naopak, GPT-4O demonštruje silné stránky rýchlosti, latencie a niektorých konkrétnych aspektov matematického riešenia problémov. GPT-4O je v latencii rýchlejšie v porovnaní s Claude 3,5 Sonnet, čo mu dáva výhodu v aplikáciách, ktoré si vyžadujú rýchle časy odozvy. V matematických úlohách GPT-4O prekonáva Claude 3,5 Sonnet s presnosťou 76,6% oproti 71,1% v prípade reťazca vymysleného matematického riešenia matematiky. Okrem toho má GPT-4O tendenciu poskytovať presnejšie reakcie v určitých faktických a numerických kontextoch, vďaka čomu je v scenároch spoľahlivejší, kde je presnosť údajov a výpočtov kritická.
Pri hodnotení výkonnosti úloh extrakcie a klasifikácie údajov GPT-4O vo všeobecnosti dosahuje vyššiu presnosť a menej falošných pozitív v porovnaní s Claude 3,5 Sonnet. Claude 3.5 Sonnet však vykazuje určité vylepšenia oproti GPT-4O v mnohých špecifických podmoči. Napríklad v správe o hodnotení extrakcie údajov, zatiaľ čo GPT-4O si udržal celkovú vyššiu presnosť (69% oproti 44% pre Claude 3,5 SONNET na určitých oblastiach), tento uvedený) vykazoval väčší počet vylepšení v niektorých dátových bodoch, čo naznačuje potenciál pre ďalšie vylepšenie s vylepšenými technikami a vyladením modelu.
Pokiaľ ide o aspekt zrozumiteľnosti kódu a čitateľnosť, Claude 3.5 Sonnet často vytvára jasnejší a zrozumiteľnejší výstup kódu, čo je cenné v prostrediach kolaboratívneho vývoja, na ktorých záleží na zachovaní kódu. To prispieva k jeho efektívnemu ladiacemu cyklu, pretože jasnejšie počiatočné výstupy majú tendenciu vyžadovať menej komplexných korekcií.
Najnovšie interné hodnotenia agentických agentov naznačujú, že Claude 3.5 Sonnet vyriešil 64% problémov s autonómnym kódovaním, čo je výrazne lepšie ako jeho predchodca Claude 3 OPUS na 38%, čím predstavuje vylepšené nezávislé generovanie kódu a schopnosti opravy chýb. GPT-4O sa medzitým uznáva pre svoj celkový strop s vyšším výkonom a širšie vylepšenia na mnohých frontoch, ale s mierne väčšou variabilitou v závislosti od typu úlohy.
Posledné porovnania modelu tiež zdôrazňujú Claude 3.7 Sonnet, iteráciu nad 3,5, ktorá dosahuje ešte lepšiu presnosť (až 90% pri zložitých databázových úlohách), ale Claude 3.5 SonNet si zachováva výhody v rýchlosti a efektívnych výstupoch pre prípady rýchleho iterácie, ako je vývoj frontendu.
Stručne povedané, Claude 3.5 Sonnet ponúka vynikajúcu presnosť v základných kódovacích referenčných hodnotách, ako je Humaneval a vyniká v pretrvávajúcom autonómnom ladení, komplexnom manipulácii s viacerými zariadeniami a zrozumiteľnosťou generovania kódu. Vďaka obzvlášť dobre pri úlohách zdôvodňovania na úrovni absolventov. Na druhej strane je GPT-4O rýchlejší, lepší s problémami súvisiacimi s matematikou a prináša vyššiu presnosť s menším počtom falošných pozitív v klasifikácii a extrakčných úlohách. GPT-4 tiež dosahuje najvyššiu presnosť v absolútnych pojmoch v niektorých hodnoteniach, udržiava svoj stav ako model najvyššej úrovne pre presnosť kódovania, kde sú rýchlosť a presnosť prvoradé.
Zatiaľ čo Claude 3.5 Sonnet postupuje v súlade s autonómnymi riešením problémov, kódovaním plynulosti a kontextovým porozumením, hrana GPT-4 v rýchlosti, matematickom zdôvodnení a presnej pozícii ho ako lídra v úlohách, ktoré si vyžadujú vyváženú rýchlosť a presnosť. Výber medzi nimi závisí od špecifického kontextu kódovania Claude 3.5 Sonnet pre pretrvávajúce, deancexové tvorby kódu a GPT-4O pre úlohy požadujúce vyššiu rýchlosť a numerickú presnosť.
Oba modely však vykazujú obmedzenia pri zasiahnutí dokonalých známok presnosti v extrakcii údajov a viacstupňových komplexných kódovacích úlohách, čo si vyžaduje premyslený návrh aplikácií okolo rýchleho inžinierstva a iteračného testovania, aby sa ich príslušné silné stránky efektívne využili. Vyžadujú tiež pokračujúci model a vylepšenia vylepšenia, aby sa minimalizovali príležitostné regresie a využili ich vylepšenia v praktických kódovacích kontextoch.
Toto podrobné porovnanie podčiarkuje nuantné kompromisy medzi Claude 3.5 Sonnet a GPT-4O v presnosti kódovania, kde Claude 3.5 Sonnet vyniká v hĺbke zdôvodnenia a ladenia, zatiaľ čo GPT-4O vedie v rýchlosti odozvy a matematickej presnosti. Každá z nich ponúka jedinečné výhody pri rozvíjaní produktivity programovania podporovanej AI.
Referencie:
- Antropické interné hodnotenia a humánne referenčné hodnoty hlásenia Claude 3.5 Sonnet pri 92,0% presnosti kódovania vs GPT-4O pri 90,2% pri úlohách Python.
- Porovnávacie štúdie ukazujú, že GPT-4O rýchlejšie v latencii približne 24%, lepšia presnosť matematického problému a vyššia presnosť určitých úloh extrakcie údajov.
-Analýza ladenia, zrozumiteľnosti kódu, zachovanie kontextu a autonómne riešenie problémov zdôrazňuje silné viacstupňové ladenie a zdôvodnenie Claude 3.5 Sonnet.
- Referenčné hodnoty extrakcie a klasifikácie údajov, kde GPT-4O vo všeobecnosti prekonáva Claude 3.5 Sonnet, ale so zaznamenanými špecifickými zlepšeniami v Sonnet.
- Porovnanie testovania a rýchlosti na úrovni používateľa naznačujú rýchlejšie generovanie výstupu Claude 3.5 v iteračných úlohách v porovnaní s mierne vyššou presnosťou v zložitých dopytoch neskoršími verziami Claude.