Claude 3.5 Sonnet ja GPT-4, eriti nende variandi GPT-4O-s, esindavad kahte täiustatud AI-keele mudelit, millel on märkimisväärsed erinevused kodeerimise täpsuse ja sellega seotud arvutusvõimaluste osas. Nende mudelite võrdlus rõhutab nende vastavaid tugevusi ja nõrkusi programmeerimisülesannete, silumise, mõttekäikude ja kontekstilise mõistmise osas.
Claude 3.5 Sonnet on näidanud muljetavaldavat jõudlust selliste programmeerimisproovidega nagu Humaneval, kus see saavutab Pythoni funktsiooni testides umbes 92,0% täpsuse. See täpsus ületab sama võrdlusaluse GPT-4O 90,2%. Täpsuse väike paranemine tähendab empiiriliselt vähem pettumust valmistavaid silumisseansse ja lõpp-lõppede kodeerimisülesannete usaldusväärsemat täitmist. Claude 3.5 Sonnet näitab ka tugevaid võimalusi püsiva silumise korral, töötades funktsionaalsete koodilahenduste tootmiseks mitmete ümberkirjutamise ja testimistsüklite kaudu, mis on oluline eelis keeruka vealahenduse ja tarkvaraarenduse meeskondade autonoomse koodide korrigeerimisel.
SWE-Pingil testitud reaalainete kodeerimise stsenaariumide korral lahendab Claude 3.5 sonett umbes 49% ülesannetest, mis on varasemate OpenAi versioonide võrreldes neljapunktilise suurenemise ja osutab praktilise kodeerimise rakenduses tähendusrikkale edusammule. Selle mudeli eeliste hulka kuulub keerukate, mitmefaililiste koodibaaside käitlemine, mida hõlbustab suur 200K token kontekstiaken, mis võimaldab tal säilitada mõistmist ulatuslike koodidokumentide lõikes. Sellel on ka eksperimentaalne "arvuti kasutamise" režiim, mis on loodud liidese elementide ja dokumentide navigeerimiseks, suurendades selle kasulikkust integreeritud arenduskeskkonnas (IDE -d).
Põhjenduste ja konteksti mõistmise võrdlemisel paistab Claude 3.5 sonet silma teatavates nüansseeritud ülesannetes nagu analoogia ja suhteküsimused, kuid võitleb numbriliste ja kuupäevaga seotud küsimustega. Kompleksse kraadiõppe tasemel mõttekäikudes nagu GPQA teatab Claude 3.5 sonett umbes 59,4% täpsusest, servides GPT-4O 53,6%, mis näitab keerukate arutluskäikude paremat käitlemist koodide mõistmise ja genereerimise piires.
Seevastu GPT-4O demonstreerib tugevusi kiiruse, latentsusaja ja matemaatiliste probleemide lahendamise konkreetsete aspektide osas. GPT-4O on latentsusajaga võrreldes umbes 24% kiirem, kui Claude 3.5 sonnetiga, andes sellele eelise kiirete reageerimisaega vajavate rakenduste jaoks. Matemaatika rasketes ülesannetes edestab GPT-4O Claude 3.5 sonetti 76,6% täpsusega versus 71,1% nulllaskudega matemaatikaprobleemide lahendamise võrdlusalustel. Lisaks kipub GPT-4O edastama täpsemaid vastuseid teatud faktilistes ja numbrilistes kontekstides, muutes selle usaldusväärsemaks stsenaariumides, kus andmete ja arvutamise täpsus on kriitiline.
Andmete eraldamise ja klassifitseerimise ülesannete tulemuslikkuse hindamisel saavutab GPT-4O üldiselt suuremat täpsust ja vähem valepositiivseid tulemusi võrreldes Claude 3.5 sonetiga. Kuid Claude 3.5 sonetil on paljudes konkreetsetes alamülesannetes GPT-4O võrreldes mõningaid parandusi. Näiteks andmete ekstraheerimise hindamise aruandes, kuigi GPT-4O säilitas üldiselt suuremat täpsust (69% versus 44% Claude 3.5 soneti puhul teatud väljadel), näitas viimased suuremat arvu mõne andmepunkti paranemist, mis näitas potentsiaali täiendava refineerimise võimalusel täiustatud repilitustehnikate ja mudeli häälestamise korral.
Koodi selguse ja loetavuse aspekti osas annab Claude 3.5 Sonnet sageli selgema ja arusaadavama koodi väljundi, mis on väärtuslik koostööarenduskeskkondades, kus koodide hooldatavus on oluline. See aitab kaasa selle tõhusale silumistsüklile, kuna selgemad algväljundid nõuavad vähem keerulisi parandusi.
Viimased sisemised agentilised hinnangud näitavad Claude 3.5 soneti lahendamist 64% autonoomsetest kodeerimisprobleemidest, mis on oluliselt parem kui tema eelkäija Claude 3 Opus 38%, tutvustades täiustatud sõltumatut koodide genereerimist ja veaparandusvõimalusi. GPT-4O on vahepeal tunnustatud oma üldise kõrgema jõudlusega lagi ja laiemate paranduste poolest paljudel rindel, kuid sõltuvalt ülesande tüübist on pisut suurem varieeruvus.
Hiljutised mudeli võrdlused tõstavad esile ka Claude 3.7 soneti, iteratsiooni üle 3,5, saavutades veelgi parema täpsuse (kuni 90% keerukatel andmebaasiülesannetel), kuid Claude 3.5 SONNET säilitab kiiruse ja voolujooneliste väljundite eelised kiirete iteratsiooni kasutamiseks, näiteks esikülje arendamine.
Kokkuvõtlikult võib Claude 3.5 Sonnet pakub suurepärast täpsust põhiliste kodeerimise võrdlusalustes nagu Humaneval ja silma paista püsiva autonoomse silumise, keeruka multi-faili koodibaasi käitlemise ja koodide genereerimise selguse korral. See toimib eriti hästi kraadiõppe tasemel mõttekäikudes. GPT-4O seevastu on kiirem, matemaatikaga seotud probleemidega parem ja pakub suuremat täpsust, kus on vähem valepositiivseid tulemusi klassifitseerimise ja kaevandamise ülesannetes. GPT-4 saavutab mõnes hinnangul ka kõige kõrgema täpsuse absoluutses mõttes, säilitades selle staatuse tipptasemel mudeliks kodeerimise täpsuse jaoks, kus kiirus ja täpsus on esmatähtis.
Kui Claude 3.5 sonett edendab autonoomsete probleemide lahendamise, kodeerimise voolavuse ja kontekstilise mõistmise võimalusi, siis GPT-4 serva kiirusel, matemaatilistel arutlustel ja täpsusel positsioneerivad seda ülesannete juhina, mis nõuab tasakaalustatud kiirust ja täpsust. Valik nende kahe vahel sõltub konkreetsest kodeerimise kontekstist 3,5 sonetist püsiva, nüansirikka koodimeistliku meisterdamise ja GPT-4O jaoks, mis nõuavad suuremat kiirust ja numbrilist täpsust.
Mõlemad mudelid näitavad siiski andmete ekstraheerimise ja mitmeastmeliste keerukate kodeerimisülesannete täiusliku täpsusmärkide saavutamisel piiranguid, mis nõuavad läbimõeldud rakenduste kavandamist kiirete inseneride ja iteratiivsete testide ümber, et kasutada nende tugevust tõhusalt. Samuti vajavad nad jätkuvat mudelit ja parandamist, et minimeerida aeg -ajalt regressioone ja kasutada nende täiustusi täielikult praktilistes kodeerimiskontekstides.
See üksikasjalik võrdlus rõhutab Claude 3.5 soneti ja GPT-4O vahelisi nüansseeritud kompromissid kodeerimise täpsuse osas, kus Claude 3.5 sonet paistab silma mõtlemise ja silumise sügavuses, samal ajal kui GPT-4O juhib reageerimiskiirust ja matemaatilist täpsust. Igaüks pakub ainulaadseid eeliseid AI-abistatava programmeerimise tootlikkuse edendamisel.
Viited:
- Antropilised sisehinnangud ja humaansed Pythoni võrdlusalused aruanded Claude 3.5 sonett 92,0% -lise kodeerimise täpsuse vs GPT-4O juures 90,2% Pythoni ülesannetelt.
- Võrdlevad uuringud näitavad GPT-4O kiiremini latentsusaega umbes 24%, parem matemaatikaprobleemide täpsus ja suuremat täpsust teatavate andmete ekstraheerimise ülesannete osas.
-Silumise, koodide selguse, konteksti säilitamise ja autonoomse probleemide lahendamise analüüs rõhutavad Claude 3.5 Sonneti tugevat mitmeastmelist silumist ja mõttekäiku.
- Andmete ekstraheerimine ja klassifitseerimise võrdlusalused, kus GPT-4O edestab üldiselt Claude 3.5 sonetti, kuid näidustatud spetsiifilisi parandusi sonetis.
- Kasutajataseme testimine ja kiiruse võrdlused näitavad Claude 3.5 Sonneti kiiremat väljundi genereerimist iteratiivsetes ülesannetes, võrreldes hilisemate Claude'i versioonide keerukate päringute täpsusega.