Ai
.jpg)
Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
13 de mayo de 2024
.png)
.svg){kind=icon}
.jpg)
Hola a todos, con vosotros como siempre Radzivon de Latenode y hoy estamos esperando el artículo final sobre IA Antrópica Claude 3Estuvimos investigando esto durante mucho tiempo y pasamos una enorme cantidad de tiempo investigando este modelo de IA.
Los experimentos se orientaron a evaluar las capacidades de los modelos en áreas como la generación de contenido atractivo, el análisis de textos científicos complejos, la creación de recomendaciones personalizadas, la escritura de código y la traducción de idiomas extranjeros. Además, examinaremos la accesibilidad y las políticas de precios de los servicios basados en ChatGPT-4 y Claude 3 Opus.
En la plataforma Latenode, existe la posibilidad de utilizar ambas GatoGPT-4 y Claude 3 Opus, que pueden ser herramientas valiosas para la comunidad enfocada en la automatización de código bajo y el empoderamiento de los usuarios. Las sólidas habilidades analíticas y de resolución de problemas de estos modelos, en particular las impresionantes capacidades de Claude 3 para abordar problemas complejos, pueden convertirlos en asistentes indispensables para los usuarios de Latenode que trabajan en proyectos de automatización. Además, las capacidades de traducción y recomendación personalizadas de estos modelos de lenguaje, como el enfoque matizado de Claude 3, pueden mejorar significativamente la experiencia del usuario y permitir una colaboración fluida en todo el mundo. Comunidad global de Latenode.
.jpeg)
El objetivo de este artículo es realizar una investigación y comparación a gran escala de los dos principales actores en el mercado de IA, a saber: Charla GPT 4 y claudio 3 Opus. Bueno, comencemos a comparar.
El objetivo El objetivo del experimento era comparar el rendimiento de dos modelos de lenguaje avanzados, ChatGPT-4 y Claude 3 Opus, a la hora de crear una guía informativa y atractiva sobre automatización simple mediante la integración de Google Sheets. El objetivo era determinar qué modelo podía producir contenido más estructurado, comprensible y útil para los lectores, en particular aquellos interesados en soluciones de automatización de bajo código.
Evaluación de resultados: Los textos generados por GatoGPT-4 y Claude 3 Opus fueron ofrecidos a la Comunidad de automatización de bajo código de Latenode Para 450 personas y esto es lo que obtuvimos:
A los participantes del experimento se les pidió que eligieran la variante que, en su opinión, fuera la mejor. Según los resultados de la votación, el texto generado por Claude 3 Opus obtuvo una clara ventaja: el 80% de los participantes votó por él. ChatGPT-4 logró interesar solo al 20% de los participantes.
Este experimento demuestra la superioridad de Claude 3 Opus sobre ChatGPT-4 en la generación de textos atractivos para los lectores, al menos en este caso particular. Por supuesto, se requiere un estudio a gran escala sobre una mayor cantidad de datos para obtener conclusiones más precisas. No obstante, el resultado de esta prueba puede servir como uno de los indicadores del potencial y las ventajas competitivas de Claude 3 Opus.
Para mayor claridad, aquí hay tres ilustraciones que muestran las características clave del texto ganador generado por Claude 3 Opus:
conclusiones: Las características ilustradas del texto generado por Claude 3 Opus ayudan al lector a comprender mejor que GPT-4 el tema, seguir las instrucciones y poner en práctica los conocimientos. Son estas cualidades las que permitieron a Claude 3 Opus obtener una victoria convincente sobre ChatGPT-4 en este experimento.
Objetivo del experimento El objetivo era evaluar las capacidades de razonamiento de Claude 3 y ChatGPT-4 presentándoles el clásico problema de Monty Hall, un conocido rompecabezas lógico que tiene una solución contraintuitiva.
Comparación y análisis de resultados: Al resolver el problema de Monty Hall, Claude 3 demostró una profunda comprensión de la lógica y las probabilidades subyacentes. Brindó una explicación detallada, repasando el razonamiento paso a paso. Claude 3 explicó meticulosamente por qué el participante debería cambiar su elección a la otra puerta sin abrir para aumentar su probabilidad de ganar de 1/3 a 2/3.
ChatGPT-4 también pudo resolver correctamente el problema de Monty Hall y llegar a la misma conclusión: que el participante debería cambiar su elección. Sin embargo, su respuesta no fue tan profunda como la de Claude 3 a la hora de explicar la lógica y las probabilidades detrás de la solución.
Ambos modelos de IA resolvieron correctamente el problema de Monty Hall, pero hubo una diferencia notable en sus enfoques:
conclusiones: Este experimento pone de relieve que, si bien tanto Claude 3 como ChatGPT-4 son capaces de resolver problemas lógicos como el problema de Monty Hall, Claude 3 tiene la ventaja de proporcionar explicaciones más completas y perspicaces. La capacidad de Claude 3 para profundizar en la lógica y las probabilidades lo hace más adecuado para tareas que requieren no solo una respuesta, sino una comprensión profunda del proceso de razonamiento involucrado. Esto sugiere que, en tareas complejas de razonamiento lógico, Claude 3 puede ser la opción preferida por los usuarios que buscan explicaciones detalladas y educativas.
Ambos modelos estaban provistos de un Texto científico que describe un estudio destinado a reducir los errores de prescripción en los hospitales públicos de Kuwait.La tarea fue analizar el texto y proporcionar un breve resumen de los objetivos, la metodología y las limitaciones del estudio.
Evaluación de resultados.:Claude 3 demostró una comprensión más profunda del texto y brindó un resumen más preciso y completo del estudio. El modelo destacó con precisión los objetivos clave, incluido el desarrollo de un sistema de informes de "sin nombre, sin culpa", la creación de un programa nacional de capacitación y la comparación de las tasas de error antes y después de la implementación del programa. Claude 3 también demostró una comprensión de la metodología de investigación, incluido el uso de métodos mixtos, la selección de participantes y los pasos de recopilación de datos.
El GPT-4 también obtuvo buenos resultados, pero su resumen fue menos detallado y pasó por alto algunos aspectos importantes, como las limitaciones del estudio relacionadas con las actitudes de los encuestados y la sinceridad de las respuestas.
conclusiones: Los resultados del experimento indican que Claude 3 es superior a GPT-4 en el análisis de textos científicos complejos y la creación de resúmenes concisos pero informativos. La capacidad de Claude 3 para razonar y comprender el contexto lo convierte en una herramienta valiosa para trabajar con literatura científica, ofreciendo el potencial de mejorar la eficiencia de la investigación y el análisis de datos.
El objetivo El objetivo de este experimento fue evaluar y comparar las capacidades de recomendación de dos modelos de lenguaje de IA, ChatGPT-4 y AI Anthropic Claude 3, a partir de una lista de libros y películas favoritos relacionados con las finanzas, la economía y la tecnología. El objetivo era determinar qué modelo podría proporcionar recomendaciones más educativas y estructuradas para mejorar aún más los conocimientos en el campo de las TI.
Evaluación de resultados:ChatGPT-4 proporcionó una lista consolidada de 6 recomendaciones que combinaban libros y películas sin separarlos en categorías distintas. Si bien las recomendaciones eran relevantes y se adaptaban bien a los intereses de las personas consultadas en finanzas, economía y tecnología, la lista parecía un poco desorganizada y limitada en su alcance debido a la falta de categorización.
En cambio, AI Anthropic Claude 3 adoptó un enfoque más estructurado. Separó de forma inteligente las recomendaciones en dos listas distintas: una para películas y otra para libros. La lista de películas contenía cinco selecciones bien pensadas, entre las que se encontraban películas biográficas, dramas y un clásico de culto. La lista de libros abarcaba siete títulos diferentes que cubrían temas clave como la revolución digital, el espíritu emprendedor, los algoritmos y la innovación disruptiva.
Las listas categorizadas de Claude demostraron un mayor nivel de organización y selección. En lugar de enumerar rápidamente unos pocos títulos, Claude se esforzó por ofrecer una variedad de recomendaciones importantes, perfectamente segmentadas por tipo de medio. Esto hizo que las sugerencias fueran mucho más fáciles de digerir y analizar para alguien que buscaba explorar sistemáticamente el tema a través de una combinación de libros y películas.
Conclusión: En general, si bien ambas IA brindaron recomendaciones útiles alineadas con la consulta, la respuesta de Claude fue notablemente más estructurada, expansiva y adaptada a la planificación de un recorrido de aprendizaje inmersivo para desarrollar conocimientos y experiencia en TI. Las diferencias resaltaron las capacidades analíticas más sólidas de Claude en términos de comprensión del contexto, categorización de la información y producción de respuestas exhaustivas y multifacéticas.
El objetivo El objetivo de este experimento fue probar la capacidad de dos modelos de lenguaje avanzados, Claude de Anthropic y ChatGPT-4 de OpenAI, para generar código funcional para un juego simple, utilizando el popular juego móvil Flappy Bird como caso de prueba.
Evaluación de resultados: Claude 3 manejó esta tarea con facilidad, proporcionando código Python completo usando la biblioteca Pygame. El código incluía todos los componentes necesarios para crear el juego Flappy Bird, incluida la representación del pájaro, las tuberías y el fondo, así como el manejo de eventos y la lógica para mover objetos.
Por otra parte, ChatGPT-4 se negó a generar código para Flappy Bird, alegando posibles problemas de derechos de autor. En su lugar, ofreció una explicación detallada de los pasos básicos para crear un juego similar. Esta es la respuesta de ChatGPT-4:
"Lo siento, pero no puedo proporcionar el código para el juego Flappy Bird porque violaría las leyes de derechos de autor. Sin embargo, puedo ayudar a explicar los pasos básicos para crear un juego similar:..."
Este experimento demuestra que Claude exhibe una mayor flexibilidad y voluntad de generar código a pedido del usuario, mientras que ChatGPT-4 adopta un enfoque más conservador, restringiéndose debido a posibles problemas legales.
conclusiones: Si bien la postura de ChatGPT-4 puede estar justificada desde una perspectiva de cumplimiento de derechos de autor, también limita su utilidad en tareas de programación y desarrollo. Por el contrario, Claude muestra un enfoque más proactivo, listo para proporcionar ejemplos de código funcional a pedido. Esto hace que Claude sea un modelo más preferible para desarrolladores y programadores que buscan soluciones inmediatas para crear juegos y otras aplicaciones.
El objetivo El objetivo de este experimento fue evaluar las capacidades de traducción de Claude 3 y ChatGPT-4 pidiéndoles que tradujeran un texto técnico complejo del chino al inglés:
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
Análisis de Resultados: Claude 3 abordó la tarea con cautela, reconociendo la complejidad de traducir textos técnicos, especialmente si se tiene en cuenta el contexto cultural y la terminología. La traducción se proporcionó con una explicación de que es más literal que idiomática y que lograr naturalidad requiere un profundo conocimiento del idioma y la cultura.
ChatGPT-4 proporcionó una traducción directa sin comentarios adicionales:
"La complejidad de la mecánica cuántica supone un gran desafío incluso para los físicos más experimentados, debido a su falta de intuitividad y a su complejo formalismo matemático".
conclusiones: Si bien tanto Claude 3 como ChatGPT-4 tradujeron el texto de manera eficaz, el enfoque de Claude 3 fue más integral, ya que incluyó consideraciones sobre los aspectos culturales e idiomáticos de la traducción. Esto sugiere que Claude 3 podría ser más adecuado para tareas que requieren no solo precisión lingüística, sino también una comprensión contextual más profunda. El enfoque de traducción directa de ChatGPT-4, si bien sencillo y preciso, carecía de la capa adicional de conocimiento que brinda Claude 3, que podría ser esencial en escenarios de traducción más matizados o complejos.
Objetivo del experimento El objetivo era comparar las capacidades de resolución de problemas matemáticos de Claude 3 y ChatGPT-4 presentándoles un problema geométrico específico que involucraba longitudes de lados de triángulos y trigonometría.
El problema matemático planteado fue: en el triángulo ABC se conocen las longitudes de dos lados AB = π y BC = cos 30° y la longitud del lado AC es un número entero. Halla la longitud de AC.
.jpeg)
Al resolver este problema, Claude 3 demostró un profundo conocimiento de las relaciones trigonométricas en un triángulo. Aplicó la fórmula de la ley del coseno para hallar la longitud del lado AC:
c^2 = a^2 + b^2 - 2ab cos C
Después de sustituir los valores conocidos, Claude 3 calculó que c = π - 1. Luego observó que, dado que el enunciado del problema requiere que la longitud de AC sea un número entero, los únicos valores posibles serían 3 o 4.
Análisis de resultados: El experimento puso de relieve diferencias significativas en las capacidades matemáticas de los dos modelos:
conclusiones: Este experimento demuestra que Claude 3 posee conocimientos matemáticos y habilidades de resolución de problemas superiores a los de ChatGPT-4, especialmente en lo que respecta a la resolución de problemas geométricos complejos. Claude 3 no solo llegó a la respuesta correcta, sino que también comprendió y cumplió las condiciones del problema, lo que demuestra un razonamiento matemático sólido. Este ejemplo ilustra que, en ciertos dominios, como la resolución de problemas matemáticos, Claude 3 puede superar a ChatGPT-4 tanto en conocimientos como en capacidades analíticas.
En lo que respecta a la accesibilidad y el precio, tanto Claude 3 como ChatGPT-4 tienen sus propias fortalezas y debilidades. A continuación, se muestra un desglose de cómo se comparan:
conclusiones: En general, tanto Claude 3 como ChatGPT-4 ofrecen precios competitivos y opciones de accesibilidad. Sin embargo, el modelo de precios de Claude 3 es más complejo, con tres versiones que ofrecen diferentes niveles de funcionalidad y precios. Los planes de precios de ChatGPT-4 son más sencillos, con cuatro niveles que ofrecen niveles crecientes de funcionalidad y soporte.
En términos de accesibilidad, ChatGPT-4 es más accesible para usuarios no técnicos, con una aplicación web y aplicaciones móviles disponibles. Claude 3, por otro lado, es más accesible para desarrolladores y empresas, con una API disponible para la integración en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
Los experimentos y comparaciones exhaustivos realizados en este artículo han demostrado las impresionantes capacidades del asistente de inteligencia artificial Claude 3 desarrollado por Anthropic. En una amplia gama de tareas (desde generar contenido atractivo hasta analizar textos científicos complejos, brindar recomendaciones personalizadas, codificar juegos simples y traducir entre idiomas), Claude 3 superó constantemente al aclamado modelo ChatGPT-4.
Las principales ventajas de Claude 3 destacadas en esta investigación incluyen su capacidad superior para producir contenido estructurado, informativo y fácil de leer; su comprensión más profunda de la información técnica y científica; su enfoque más reflexivo y multifacético para las recomendaciones personalizadas; su voluntad de generar ejemplos de código funcionales; y su manejo matizado de los desafíos de traducción.
Aunque la ambos modelos Si bien cada uno de estos asistentes tiene sus puntos fuertes y sus consideraciones de accesibilidad, la evidencia acumulada sugiere que Claude 3 representa un avance significativo en la tecnología de IA conversacional. El enfoque de Anthropic en desarrollar un asistente con sólidas capacidades analíticas, flexibilidad y atención al contexto parece haber dado sus frutos. A medida que el panorama de la IA continúa evolucionando rápidamente, el modelo Claude 3 surge como un competidor formidable de ChatGPT-4 y una tecnología que vale la pena explorar y adoptar más.
Claude 3 es un modelo avanzado de IA de procesamiento del lenguaje natural desarrollado por la empresa Anthropic.
Los experimentos evaluaron las capacidades de los modelos en áreas como generación de contenido, análisis de textos científicos, creación de recomendaciones personalizadas, codificación, traducción y resolución de problemas.
Los experimentos compararon Claude 3 de Anthropic y ChatGPT-4 de OpenAI.
En la mayoría de los experimentos, Claude 3 superó a ChatGPT-4 en aspectos como estructura, informatividad, profundidad de análisis y atención al contexto.
Una de las principales ventajas de Claude 3, según el artículo, es su mayor capacidad analítica, flexibilidad y atención al contexto en comparación con ChatGPT-4.
Claude 3 ofrece un modelo de precios más complejo con tres versiones a diferentes precios, mientras que ChatGPT-4 tiene una estructura de precios más sencilla. GPT-4 es más accesible para usuarios no técnicos, mientras que Claude 3 es más accesible para desarrolladores a través de su API.
El artículo concluye que Claude 3 representa un importante paso adelante en la IA conversacional y es un formidable competidor de ChatGPT-4 debido a sus capacidades analíticas y flexibilidad.
Aplicación uno + Aplicación dos
