Claude 3.5 Sonnet in GPT-4, zlasti v svoji varianti GPT-4O, predstavljata dva napredna jezikovna modela AI z opaznimi razlikami v natančnosti kodiranja in z njimi povezanimi računskimi zmogljivostmi. Primerjava med temi modeli poudarja njihove prednosti in slabosti pri programiranju nalog, odpravljanju napak, sklepanja in kontekstualnega razumevanja.
Claude 3.5 Sonnet je pokazal impresivno zmogljivost na programskih merilih, kot je Humaneval, kjer doseže približno 92,0 -odstotno natančnost v testih funkcij Python. Ta natančnost nekoliko presega 90,2% GPT-4O na isti referenčni vrednosti. Rahlo izboljšanje natančnosti se empirično prenaša v manj frustrirajočih sej za odpravljanje napak in zanesljivejšo izvedbo nalog kodiranja od konca do konca. Claude 3.5 SONNET kaže tudi močne zmogljivosti pri vztrajnem odpravljanju napak, ki deluje z več cikli prepisovanja in testiranja za izdelavo funkcionalnih rešitev kode, kar je pomembna prednost pri zapleteni ločljivosti napak in avtonomne kode s pomočjo skupin za razvoj programske opreme.
V scenarijih kodiranja v resničnem svetu, testiranih v SWE-Bench Preverjeni, Claude 3.5 Sonnet rešuje približno 49% nalog, kar je štiritočkovno povečanje v primerjavi s prejšnjimi različicami OpenAI in kaže na pomemben napredek pri praktični uporabi kodiranja. Prednosti tega modela vključujejo ravnanje z zapletenimi, večnamenskimi kodnimi bazami, ki jih olajšajo veliko 200-tisoč kontekstno okno, ki mu omogoča ohranjanje razumevanja v obsežnih kodnih dokumentih. Odlikuje ga tudi eksperimentalni način "računalniške uporabe", ki je zasnovan za krmarjenje po elementih in dokumentaciji vmesnika, ki izboljšuje njegovo uporabnost v integriranih razvojnih okoljih (IDE).
Pri primerjanju sklepanja in razumevanja konteksta Claude 3.5 Sonnet izstopa pri nekaterih niansiranih nalogah, kot so vprašanja analogije in odnosov, vendar se bori s številčnimi in datumskimi vprašanji. Claude 3.5 Sonnet v zapletenih merilih na področju diplomiranja, kot je GPQA, poroča o 59,4% natančnosti, pri čemer je izstopil 53,6% GPT-4O, kar kaže na vrhunsko ravnanje s kompleksnimi nalogami sklepanja znotraj razumevanja in generacije kode.
Nasprotno pa GPT-4O prikazuje prednosti hitrosti, zamud in nekaterih posebnih vidikov matematičnega reševanja problemov. GPT-4O je približno 24% hitrejši v primerjavi s Claude 3.5 Sonnet, kar mu daje prednost v aplikacijah, ki potrebujejo hitre odzivne čase. Pri matematičnih nalogah GPT-4O presega Claude 3.5 Sonnet s 76,6% natančnostjo v primerjavi s 71,1% na ničlejskih merilskih merilih za reševanje matematičnih težav. Poleg tega GPT-4O v določenih dejanskih in numeričnih okoliščinah daje natančnejše odzive, zaradi česar je bolj zanesljiv v scenarijih, kjer je natančnost podatkov in izračuna kritična.
Pri ocenah uspešnosti o nalogah pridobivanja in klasifikacije podatkov GPT-4O na splošno dosega večjo natančnost in manj lažnih pozitivnih rezultatov v primerjavi s Claude 3.5 Sonnet. Vendar ima Claude 3.5 Sonnet nekaj izboljšav v primerjavi z GPT-4O v številnih specifičnih podlagah. Na primer, v poročilu o oceni pridobivanja podatkov, medtem ko je GPT-4O ohranil splošno višjo natančnost (69% v primerjavi s 44% za Claude 3.5 soneta na določenih poljih), je slednje pokazalo večje število izboljšav v nekaterih podatkovnih točkah, ki kažejo na potencial za nadaljnje izpopolnjevanje z izboljšano tehniko spodbujanja in uglasitvijo modela.
Glede jasnosti kode in berljivosti Claude 3.5 Sonnet pogosto proizvaja jasnejši, bolj razumljiv kodni izhod, kar je dragoceno v skupnih razvojnih okoljih, kjer je vzdrževanje kode pomembna. To prispeva k njenemu učinkovitemu ciklu odpravljanja napak, saj jasnejši začetni izhodi zahtevajo manj zapletenih popravkov.
Najnovejše notranje agencijske ocene kažejo, da je Claude 3.5 Sonnet rešil 64% težav z avtonomnim kodiranjem, kar je bistveno boljše od predhodnika Claude 3 Opus pri 38%, kar je pokazalo izboljšano neodvisno ustvarjanje kode in zmogljivosti za določanje napak. GPT-4O je medtem prepoznan po splošnem večjem stropu in širših izboljšavah na številnih frontah, vendar z nekoliko večjo spremenljivostjo, odvisno od vrste naloge.
Nedavne primerjave modelov poudarjajo tudi Claude 3.7 Sonnet, iteracijo, ki presega 3,5, kar dosega še boljšo natančnost (do 90% pri zapletenih nalogah baze podatkov), vendar Claude 3.5 sonet ohranja prednosti pri hitrosti in racionaliziranih izhodih za hitre primere uporabe, kot je razvoj sprednjega dela.
Če povzamemo, Claude 3.5 SONNET ponuja vrhunsko natančnost pri kodiranju jedrnih meril, kot so Humaneval, in odlikuje vztrajno avtonomno odpravljanje napak, zapleteno upravljanje z več datotekami kode in jasnost ustvarjanja kode. Posebno dobro deluje pri nalogah sklepanja po diplomi. GPT-4o, on the other hand, is faster, better with math-related problems, and delivers higher precision with fewer false positives in classification and extraction tasks. GPT-4 v nekaterih ocenah doseže tudi najvišjo natančnost v absolutnem smislu in ohranja svoj status kot najvišji model za natančnost kodiranja, kjer sta hitrost in natančnost najpomembnejša.
Medtem ko Claude 3.5 Sonnet napreduje pri samostojnem reševanju problemov, kodiranju fluidnosti in kontekstualnega razumevanja, je GPT-4 prednost v hitrosti, matematičnem sklepanju in natančnosti postavljal kot vodilno v nalogah, ki zahtevajo uravnoteženo hitrost in natančnost. Izbira med obema je odvisna od posebnega konteksta kodiranja Claude 3.5 za vztrajno, niansirano oblikovanje kode in GPT-4O za naloge, ki zahtevajo večjo hitrost in številčno natančnost.
Oba modela pa kažeta na omejitve pri doseganju popolnih oznak natančnosti pri pridobivanju podatkov in večstopenjskih zapletenih nalogah kodiranja, kar zahteva premišljeno zasnovo aplikacij okoli hitrega inženiringa in iterativnega testiranja, da učinkovito izkoristijo svoje prednosti. Zahtevajo tudi nadaljnji model in spodbudijo izboljšave, da zmanjšajo občasne regresije in v celoti izkoristijo njihove izboljšave v praktičnih kodirnih kontekstih.
Ta podrobna primerjava poudarja niansirane kompromise med Claude 3.5 Sonnetom in GPT-4O v natančnosti kodiranja, kjer Claude 3.5 sonet izstopa v globini sklepanja in odpravljanja napak, medtem ko GPT-4O vodi v hitrosti odziva in matematične natančnosti. Vsak ponuja edinstvene prednosti pri napredovanju produktivnosti programiranja, ki ga je AISSISTISIST.
Reference:
- Antropske notranje ocene in Humanoval Python Borchmarks poročajo Claude 3.5 Sonnet pri 92,0% natančnosti kodiranja v primerjavi z GPT-4O pri 90,2% pri nalogah Python.
- Primerjalne študije kažejo, da je GPT-4O hitreje v zakasnitvi za približno 24%, boljša natančnost matematičnega problema in večjo natančnost nekaterih nalog pridobivanja podatkov.
-Analiza odpravljanja napak, jasnost kode, zadrževanje konteksta in avtonomno reševanje problemov poudarja Claude 3.5 Močno večstopenjsko odpravljanje napak in sklepanje.
- Merila za pridobivanje in klasifikacijo podatkov, kjer GPT-4O na splošno presega Claude 3.5 Sonnet, vendar z opaženimi posebnimi izboljšavami v sonetu.
- Primerjave testiranja in hitrosti na uporabniku kažejo na hitrejšo ustvarjanje izhoda Claude 3.5 Sonneta pri iterativnih nalogah v primerjavi z nekoliko večjo natančnostjo v zapletenih poizvedbah poznejših različic Claude.