Ai Anthropic Claude 3 vs. ChatGPT-4: Detaillierter Vergleich
Wie man zwischen Ai Anthropic Claude 3 und ChatGPT-4 wählt: Ein detaillierter Vergleich
Hallo zusammen, wie immer bei euch Radzivon von Latenode und heute warten wir auf den letzten Artikel über KI Anthropischer Claude 3, wir haben uns lange damit beschäftigt und sehr viel Zeit in die Erforschung dieses KI-Modells investiert.
Ziel der Experimente war es, die Fähigkeiten der Modelle in Bereichen wie der Generierung attraktiver Inhalte, der Analyse komplexer wissenschaftlicher Texte, der Erstellung personalisierter Empfehlungen, dem Schreiben von Code und der Übersetzung aus Fremdsprachen zu bewerten. Darüber hinaus werden wir die Zugänglichkeit und Preispolitik von Diensten untersuchen, die auf ChatGPT-4 und Claude 3 Opus basieren.
Auf der Latenode-Plattform besteht die Möglichkeit, beide CatGPT-4 Claude 3 Opus, die wertvolle Tools für die Community sein können, die sich auf Low-Code-Automatisierung und die Stärkung der Benutzer konzentriert. Die starken analytischen und Problemlösungsfähigkeiten dieser Modelle, insbesondere die beeindruckenden Fähigkeiten von Claude 3 bei der Bewältigung komplexer Probleme, können sie zu unverzichtbaren Assistenten für Latenode-Benutzer machen, die an Automatisierungsprojekten arbeiten. Darüber hinaus können die personalisierten Empfehlungs- und Übersetzungsfähigkeiten dieser Sprachmodelle, wie der differenzierte Ansatz von Claude 3, das Benutzererlebnis erheblich verbessern und eine nahtlose Zusammenarbeit über die gesamte Plattform hinweg ermöglichen. globale Latenode-Community.
Der Zweck dieses Artikels besteht darin, eine umfassende Untersuchung und einen Vergleich der beiden Hauptakteure auf dem KI-Markt durchzuführen, nämlich GPT-Chat 4 Klaus 3 Opus. Nun, fangen wir an zu vergleichen.
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Vergleich der Fähigkeit, einen Leitfaden für einfache Automatisierung zu schreiben
Das Ziel Ziel des Experiments war es, die Leistung zweier fortgeschrittener Sprachmodelle, ChatGPT-4 und Claude 3 Opus, bei der Erstellung eines informativen und ansprechenden Leitfadens zur einfachen Automatisierung mithilfe der Google Sheets-Integration zu vergleichen. Ziel war es, herauszufinden, welches Modell Inhalte erstellen kann, die strukturierter, verständlicher und nützlicher für Leser sind, insbesondere für diejenigen, die sich für Low-Code-Automatisierungslösungen interessieren.
Auswertung der Ergebnisse: Die Texte, die von CatGPT-4 und Claude 3 Opus wurden angeboten für die Latenodes Low-Code-Automatisierungs-Community für 450 Personen und das ist, was wir bekommen haben:
Die Teilnehmer des Experiments wurden gebeten, die ihrer Meinung nach beste Variante auszuwählen. Den Abstimmungsergebnissen zufolge hatte der von Claude 3 Opus generierte Text einen deutlichen Vorteil: 80 % der Leute stimmten dafür. ChatGPT-4 konnte nur 20 % der Teilnehmer interessieren.
Dieses Experiment zeigt die Überlegenheit von Claude 3 Opus gegenüber ChatGPT-4 bei der Generierung von Texten, die Leser ansprechen, zumindest in diesem speziellen Fall. Natürlich ist für genauere Schlussfolgerungen eine groß angelegte Studie mit einer größeren Datenmenge erforderlich. Dennoch kann das Ergebnis dieses Tests als einer der Indikatoren für die potenziellen und Wettbewerbsvorteile von Claude 3 Opus dienen.
Zur Verdeutlichung sind hier drei Abbildungen, die die wichtigsten Merkmale des von Claude 3 Opus erstellten Gewinnertextes zeigen:
Conclusions: Die illustrierten Merkmale des von Claude 3 Opus generierten Textes helfen dem Leser, das Thema besser zu verstehen, den Anweisungen zu folgen und das Wissen in die Praxis umzusetzen als GPT-4. Es sind diese Eigenschaften, die Claude 3 Opus in diesem Experiment einen überzeugenden Sieg über ChatGPT-4 ermöglichten.
Logische Probleme lösen
Ziel des Experiments war es, die Denkfähigkeiten von Claude 3 und ChatGPT-4 zu beurteilen, indem wir ihnen das klassische Monty-Hall-Problem vorlegten, ein bekanntes Logikrätsel mit einer kontraintuitiven Lösung.
Vergleich und Analyse der Ergebnisse: Beim Lösen des Monty-Hall-Problems zeigte Claude 3 ein tiefes Verständnis der zugrundeliegenden Logik und Wahrscheinlichkeiten. Er lieferte eine detaillierte Erklärung und ging die Argumentation Schritt für Schritt durch. Claude 3 erklärte akribisch, warum der Teilnehmer seine Wahl auf die andere ungeöffnete Tür ändern sollte, um seine Gewinnwahrscheinlichkeit von 1/3 auf 2/3 zu erhöhen.
ChatGPT-4 konnte das Monty-Hall-Problem ebenfalls richtig lösen und kam zum gleichen Schluss – dass der Teilnehmer seine Wahl ändern sollte. Allerdings ging seine Antwort nicht so tief wie die von Claude 3, was die Erklärung der Logik und Wahrscheinlichkeiten hinter der Lösung anging.
Beide KI-Modelle lösten das Monty-Hall-Problem korrekt, aber es gab einen bemerkenswerten Unterschied in ihren Ansätzen:
- Klaus 3 wählte einen gründlicheren und analytischeren Ansatz und lieferte eine umfassende Erklärung, in der die zugrunde liegenden Überlegungen und die damit verbundenen Wahrscheinlichkeiten detailliert erläutert wurden. Dieser Ansatz löste nicht nur das Problem, sondern klärte den Benutzer auch darüber auf, warum die Lösung funktioniert, und verbesserte das Verständnis der Logik hinter der Entscheidung, die Türen zu wechseln.
- CatGPT-4, lieferte zwar die richtige Lösung, aber eine präzisere Erklärung. Es bot nicht das gleiche Maß an detaillierter Begründung wie Claude 3, was darauf schließen lässt, dass es Benutzern bei komplexeren logischen Denkaufgaben möglicherweise weniger dabei hilft, die Logik hinter der Lösung vollständig zu verstehen.
Conclusions: Dieses Experiment zeigt, dass sowohl Claude 3 als auch ChatGPT-4 in der Lage sind, logische Probleme wie das Monty-Hall-Problem zu lösen, Claude 3 jedoch den Vorteil hat, umfassendere und aufschlussreichere Erklärungen zu liefern. Die Fähigkeit von Claude 3, tiefer in die Logik und Wahrscheinlichkeiten einzutauchen, macht es besser geeignet für Aufgaben, die nicht nur eine Antwort, sondern ein gründliches Verständnis des zugrunde liegenden Denkprozesses erfordern. Dies deutet darauf hin, dass Claude 3 bei komplexen logischen Denkaufgaben die bevorzugte Wahl für Benutzer sein könnte, die nach detaillierten und lehrreichen Erklärungen suchen.
Verstehen komplexer wissenschaftlicher Texte
Beide Modelle verfügten über eine wissenschaftlicher Text zur Beschreibung einer Studie mit dem Ziel, Verschreibungsfehler in öffentlichen Krankenhäusern in Kuwait zu reduzieren. Die Aufgabe bestand darin, den Text zu analysieren und eine kurze Zusammenfassung der Studienziele, Methodik und Einschränkungen zu geben.
Auswertung der Ergebnisse: Claude 3 zeigte ein tieferes Verständnis des Textes und lieferte eine genauere und vollständigere Zusammenfassung der Studie. Das Modell hob wichtige Ziele genau hervor, darunter die Entwicklung eines „No-Name-No-Fault“-Meldesystems, die Schaffung eines nationalen Schulungsprogramms und den Vergleich der Fehlerraten vor und nach der Programmimplementierung. Claude 3 zeigte auch ein Verständnis der Forschungsmethodik, einschließlich der Verwendung gemischter Methoden, der Teilnehmerauswahl und der Schritte zur Datenerfassung.
Auch GPT-4 schnitt gut ab, seine Zusammenfassung war jedoch weniger detailliert und ließ einige wichtige Aspekte außer Acht, wie etwa die Einschränkungen der Studie in Bezug auf die Einstellungen der Befragten und die Aufrichtigkeit der Antworten.
Conclusions: Die Ergebnisse des Experiments zeigen, dass Claude 3 GPT-4 bei der Analyse komplexer wissenschaftlicher Texte und der Erstellung prägnanter, aber informativer Zusammenfassungen überlegen ist. Claude 3s Fähigkeit, logisch zu denken und Zusammenhänge zu verstehen, macht es zu einem wertvollen Werkzeug für die Arbeit mit wissenschaftlicher Literatur und bietet das Potenzial, die Forschungseffizienz und Datenanalyse zu verbessern.
Erstellen personalisierter Empfehlungen
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Das Ziel Ziel dieses Experiments war es, die Empfehlungsfähigkeiten zweier KI-Sprachmodelle, ChatGPT-4 und AI Anthropic Claude 3, anhand einer Liste beliebter Bücher und Filme aus den Bereichen Finanzen, Wirtschaft und Technologie zu bewerten und zu vergleichen. Ziel war es, herauszufinden, welches Modell lehrreichere und strukturiertere Empfehlungen liefern könnte, um das Wissen im IT-Bereich weiter zu verbessern.
Auswertung der Ergebnisse: ChatGPT-4 lieferte eine konsolidierte Liste mit 6 Empfehlungen, die sowohl Bücher als auch Filme mischten, ohne sie in unterschiedliche Kategorien zu unterteilen. Obwohl die Empfehlungen relevant und gut auf die abgefragten Interessen in den Bereichen Finanzen, Wirtschaft und Technologie abgestimmt waren, wirkte die Liste aufgrund der fehlenden Kategorisierung etwas unorganisiert und in ihrem Umfang begrenzt.
Im Gegensatz dazu verfolgte AI Anthropic Claude 3 einen strukturierteren Ansatz. Es teilte die Empfehlungen auf intelligente Weise in zwei unterschiedliche Listen auf – eine für Filme und eine für Bücher. Die Filmliste enthielt 5 durchdachte Empfehlungen, darunter Biografien, Dramen und einen Kultklassiker. Die Buchliste umfasste 7 verschiedene Titel zu Schlüsselthemen wie der digitalen Revolution, Unternehmertum, Algorithmen und disruptiver Innovation.
Claudes kategorisierte Listen wiesen ein höheres Maß an Organisation und Kuratierung auf. Anstatt einfach nur schnell ein paar Titel aufzulisten, hat Claude sich Gedanken darüber gemacht, eine vielfältige Palette inhaltlicher Empfehlungen bereitzustellen, die sauber nach Medientyp unterteilt sind. Dadurch waren die Vorschläge für jemanden, der das Thema anhand einer Mischung aus Büchern und Filmen systematisch erkunden möchte, viel leichter verdaulich und einfacher zu analysieren.
Fazit: Insgesamt lieferten beide KIs nützliche, auf die Anfrage abgestimmte Empfehlungen, doch Claudes Antwort war deutlich strukturierter, umfassender und darauf ausgerichtet, eine immersive Lernreise zum Aufbau von IT-Wissen und -Expertise zu entwerfen. Die Unterschiede unterstrichen Claudes stärkere analytische Fähigkeiten in Bezug auf das Verständnis von Zusammenhängen, das Kategorisieren von Informationen und das Erstellen gründlicher, vielschichtiger Antworten.
**Programmierung eines einfachen Spiels
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Das Ziel Ziel dieses Experiments war es, die Fähigkeit zweier fortgeschrittener Sprachmodelle, Claude von Anthropic und ChatGPT-4 von OpenAI, zu testen, funktionierenden Code für ein einfaches Spiel zu generieren, wobei das beliebte Handyspiel Flappy Bird als Testfall diente.
Auswertung der Ergebnisse: Claude 3 bewältigte diese Aufgabe mit Leichtigkeit und stellte mithilfe der Pygame-Bibliothek vollständigen Python-Code bereit. Der Code enthielt alle notwendigen Komponenten zum Erstellen des Flappy Bird-Spiels, einschließlich der Darstellung des Vogels, der Rohre und des Hintergrunds sowie der Verarbeitung von Ereignissen und Logik für bewegte Objekte.
ChatGPT-4 hingegen weigerte sich, Code für Flappy Bird zu generieren, und verwies auf mögliche Urheberrechtsprobleme. Stattdessen bot es eine ausführliche Erklärung der grundlegenden Schritte zur Erstellung eines ähnlichen Spiels. Hier ist die Antwort von ChatGPT-4:
„Es tut mir leid, aber ich kann den Code für das Flappy Bird-Spiel nicht bereitstellen, da dies gegen Urheberrechtsgesetze verstoßen würde. Ich kann jedoch die grundlegenden Schritte zum Erstellen eines ähnlichen Spiels erklären: …“
Dieses Experiment zeigt, dass Claude eine größere Flexibilität und Bereitschaft zeigt, auf Benutzeranfrage Code zu generieren, während ChatGPT-4 einen konservativeren Ansatz verfolgt und sich aufgrund potenzieller rechtlicher Probleme selbst einschränkt.
Conclusions: Während die Haltung von ChatGPT-4 aus der Perspektive der Urheberrechtskonformität gerechtfertigt sein mag, schränkt sie auch seine Nützlichkeit bei Programmier- und Entwicklungsaufgaben ein. Im Gegensatz dazu zeigt Claude einen proaktiveren Ansatz und stellt auf Anfrage funktionierende Codebeispiele bereit. Dies macht Claude zu einem bevorzugten Modell für Entwickler und Programmierer, die nach sofortigen Lösungen zum Erstellen von Spielen und anderen Anwendungen suchen.
Übersetzung von Text aus einer anderen Sprache
Das Ziel Ziel dieses Experiments war es, die Übersetzungsfähigkeiten von Claude 3 und ChatGPT-4 zu bewerten, indem sie gebeten wurden, einen komplexen technischen Text vom Chinesischen ins Englische zu übersetzen:
量子力学的复杂性对即使是最经验丰富的物理学家也构成了重大挑战,因为它的非直观性和复杂的数学形式主义
Analyse der Ergebnisse: Claude 3 ging die Aufgabe behutsam an und war sich der Komplexität der Übersetzung technischer Texte bewusst, insbesondere im Hinblick auf den kulturellen Kontext und die Terminologie. Die Übersetzung wurde mit der Begründung versehen, dass sie eher wörtlich als idiomatisch sei und dass ein tiefes Verständnis von Sprache und Kultur erforderlich sei, um Natürlichkeit zu erreichen.
ChatGPT-4 lieferte eine direkte Übersetzung ohne zusätzliche Kommentare:
„Die Komplexität der Quantenmechanik stellt selbst für die erfahrensten Physiker eine große Herausforderung dar, da sie nicht intuitiv ist und einen komplexen mathematischen Formalismus aufweist.“
Conclusions: Während sowohl Claude 3 als auch ChatGPT-4 den Text effektiv übersetzten, war der Ansatz von Claude 3 umfassender, da er die kulturellen und idiomatischen Aspekte der Übersetzung berücksichtigte. Dies deutet darauf hin, dass Claude 3 besser für Aufgaben geeignet sein könnte, die nicht nur sprachliche Genauigkeit, sondern auch ein tieferes kontextuelles Verständnis erfordern. Der direkte Übersetzungsansatz von ChatGPT-4 war zwar unkompliziert und genau, es fehlte jedoch die zusätzliche Ebene an Erkenntnissen, die Claude 3 bot und die in differenzierteren oder komplexeren Übersetzungsszenarien von entscheidender Bedeutung sein könnte.
Mathematische Problemlösung
Ziel des Experiments bestand darin, die mathematischen Problemlösungsfähigkeiten von Claude 3 und ChatGPT-4 zu vergleichen, indem ihnen ein spezielles geometrisches Problem präsentiert wurde, das Dreiecksseitenlängen und Trigonometrie betraf.
Das mathematische Problem war: Im Dreieck ABC sind die Längen der beiden Seiten AB = π und BC = cos 30° bekannt und die Länge der Seite AC ist eine Ganzzahl. Berechnen Sie die Länge von AC.
Bei der Lösung dieses Problems zeigte Claude 3 ein tiefes Verständnis der trigonometrischen Beziehungen in einem Dreieck. Er wendete die Formel des Kosinussatzes an, um die Länge der Seite AC zu berechnen:
c^2 = a^2 + b^2 - 2ab cos C
Nach dem Ersetzen der bekannten Werte berechnete Claude 3, dass c = π - 1. Dann stellte er fest, dass die einzigen möglichen Werte 3 oder 4 wären, da die Aufgabenstellung erfordert, dass die Länge von AC eine Ganzzahl ist.
Analyse der ErgebnisseDas Experiment verdeutlichte signifikante Unterschiede in den mathematischen Fähigkeiten der beiden Modelle:
- Claude 3 löste das Problem richtig, indem er den Kosinussatz anwandte und die möglichen ganzzahligen Werte für AC logisch ermittelte. Er demonstrierte tiefe mathematische Einsicht und eine methodische Herangehensweise an die Problemlösung.
- ChatGPT-4 löste das Problem nicht richtig und zeigte mangelndes Verständnis bei der Anwendung der notwendigen mathematischen Prinzipien, um die richtige Antwort abzuleiten.
Conclusions: Dieses Experiment zeigt, dass Claude 3 im Vergleich zu ChatGPT-4 über bessere mathematische Kenntnisse und Problemlösungsfähigkeiten verfügt, insbesondere bei der Lösung komplexer geometrischer Probleme. Claude 3 kam nicht nur auf die richtige Antwort, sondern verstand und befolgte auch die Bedingungen des Problems und zeigte damit solide mathematische Argumentation. Dieses Beispiel zeigt, dass Claude 3 in bestimmten Bereichen wie der mathematischen Problemlösung ChatGPT-4 sowohl in Bezug auf Wissen als auch auf analytische Fähigkeiten übertreffen kann.
Zugänglichkeit und Preise: Claude 3 vs. GPT-4
Wenn es um Zugänglichkeit und Preis geht, haben sowohl Claude 3 als auch ChatGPT-4 ihre eigenen Stärken und Schwächen. Hier ist eine Aufschlüsselung, wie sie im Vergleich abschneiden:
| CatGPT-4 | Klaus 3 | |
|---|---|---|
| AnzeigenPreise | Plus (20 $/Monat), Team (25 $/Benutzer/Monat) und Enterprise (individuelle Preisgestaltung) | Opus (15 $/75 $ pro Million Token), Sonnet (3 $/15 $ pro Million Token) und Haiku (0.25 $/1.25 $ pro Million Token) |
| Barierrefreiheit | Webanwendung, iOS- und Android-Apps | API |
| Sprachunterstützung | Englisch (mit Plänen, weitere Sprachen hinzuzufügen) | Mehrere Sprachen (nicht angegeben) |
Conclusions: Insgesamt bieten sowohl Claude 3 als auch ChatGPT-4 wettbewerbsfähige Preise und Zugänglichkeitsoptionen. Das Preismodell von Claude 3 ist jedoch komplexer, da drei Versionen unterschiedliche Funktions- und Preisstufen bieten. Die Preispläne von ChatGPT-4 sind einfacher, da vier Stufen zunehmende Funktions- und Supportstufen bieten.
In Bezug auf die Zugänglichkeit ist ChatGPT-4 für nicht-technische Benutzer zugänglicher, da eine Webanwendung und mobile Apps verfügbar sind. Claude 3 hingegen ist für Entwickler und Unternehmen zugänglicher, da eine API für die Integration in vorhandene Anwendungen und Arbeitsabläufe verfügbar ist.
Fazit
Die umfangreichen Experimente und Vergleiche, die in diesem Artikel durchgeführt wurden, haben die beeindruckenden Fähigkeiten des von Anthropic entwickelten KI-Assistenten Claude 3 demonstriert. Bei einer Reihe von Aufgaben – von der Erstellung ansprechender Inhalte über die Analyse komplexer wissenschaftlicher Texte und die Bereitstellung personalisierter Empfehlungen bis hin zur Codierung einfacher Spiele und der Übersetzung zwischen Sprachen – übertraf Claude 3 das weithin anerkannte ChatGPT-4-Modell durchweg.
Zu den wichtigsten Vorteilen von Claude 3, die in dieser Untersuchung hervorgehoben wurden, gehören seine überlegene Fähigkeit, strukturierte, informative und leserfreundliche Inhalte zu erstellen, sein tieferes Verständnis technischer und wissenschaftlicher Informationen, sein durchdachterer und vielschichtigerer Ansatz für personalisierte Empfehlungen, seine Bereitschaft, funktionierende Codebeispiele zu erstellen und sein differenzierter Umgang mit Übersetzungsproblemen.
Während beide Modelle Obwohl Claude 3 seine Stärken und Zugänglichkeitsüberlegungen hat, deuten die gesammelten Beweise darauf hin, dass es einen bedeutenden Fortschritt in der Konversations-KI-Technologie darstellt. Anthropics Fokus auf die Entwicklung eines Assistenten mit robusten Analysefähigkeiten, Flexibilität und Aufmerksamkeit für den Kontext scheint sich ausgezahlt zu haben. Da sich die KI-Landschaft weiterhin rasant weiterentwickelt, erweist sich das Claude 3-Modell als ein beeindruckender Konkurrent von ChatGPT-4 und als eine Technologie, die einer weiteren Erforschung und Übernahme würdig ist.
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FAQ
Was ist Claude 3 und wer hat es entwickelt?
Claude 3 ist ein fortschrittliches KI-Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das von der Firma Anthropic entwickelt wurde.
Welche Hauptaufgaben und Anwendungsbereiche wurden in den Versuchen untersucht?
Die Experimente bewerteten die Fähigkeiten der Modelle in Bereichen wie Inhaltserstellung, wissenschaftliche Textanalyse, Erstellung personalisierter Empfehlungen, Codierung, Übersetzung und Problemlösung.
Welche zwei KI-Modelle wurden in den Experimenten verglichen?
Die Experimente verglichen Claude 3 von Anthropic und ChatGPT-4 von OpenAI.
Welches Modell zeigte in den Experimenten insgesamt die bessere Leistung?
In den meisten Experimenten übertraf Claude 3 ChatGPT-4 in Aspekten wie Struktur, Informationsgehalt, Analysetiefe und Aufmerksamkeit für den Kontext.
Welcher wesentliche Vorteil von Claude 3 wird im Artikel hervorgehoben?
Einer der Hauptvorteile von Claude 3 seien laut Artikel die höheren Analysefähigkeiten, die Flexibilität und die Kontextbezogenheit im Vergleich zu ChatGPT-4.
Wie schneiden die Modelle im Hinblick auf Zugänglichkeit und Preis ab?
Claude 3 bietet ein komplexeres Preismodell mit drei Versionen zu unterschiedlichen Preisen, während ChatGPT-4 eine einfachere Preisstruktur hat. GPT-4 ist für nicht-technische Benutzer zugänglicher, während Claude 3 über seine API für Entwickler zugänglicher ist.
Welche allgemeine Schlussfolgerung wird im Artikel über die Bedeutung von Claude 3 gezogen?
Der Artikel kommt zu dem Schluss, dass Claude 3 einen bedeutenden Fortschritt in der Konversations-KI darstellt und aufgrund seiner Analysefähigkeiten und Flexibilität ein ernstzunehmender Konkurrent von ChatGPT-4 ist.
