Ai Anthropic Claude 3 vs ChatGPT-4 : Comparaison détaillée

Bonjour à tous, avec vous comme toujours Radzivon de Latenode et aujourd'hui nous attendons l'article final sur IA Anthropique Claude 3, nous y sommes allés pendant longtemps et avons passé énormément de temps à rechercher ce modèle d'IA.
Les expériences visaient à évaluer les capacités des modèles dans des domaines tels que la génération de contenu attractif, l'analyse de textes scientifiques complexes, la création de recommandations personnalisées, l'écriture de code et la traduction à partir de langues étrangères. De plus, nous examinerons les politiques d'accessibilité et de tarification des services basés sur ChatGPT-4 et Claude 3 Opus.

Sur la plateforme Latenode, il est possible d'utiliser tous les deux ChatGPT-4 et Claude 3 Opus, qui peuvent être des outils précieux pour la communauté axée sur l'automatisation low-code et l'autonomisation des utilisateurs. Les solides compétences analytiques et de résolution de problèmes de ces modèles, en particulier les capacités impressionnantes de Claude 3 à résoudre des problèmes complexes, peuvent en faire des assistants indispensables pour les utilisateurs de Latenode travaillant sur des projets d'automatisation. De plus, les capacités de recommandation et de traduction personnalisées de ces modèles de langage, telles que l'approche nuancée de Claude 3, peuvent améliorer considérablement l'expérience utilisateur et permettre une collaboration transparente à travers le communauté mondiale Latenode.

Les

Le but de cet article est de faire une recherche et une comparaison à grande échelle des deux principaux acteurs du marché de l’IA, à savoir Discussion GPT 4 et Claudie 3 Opus. Bon, commençons par comparer.

Comparaison de la capacité à rédiger un guide pour une automatisation simple

L'objectif L'objectif de l'expérience était de comparer les performances de deux modèles de langage avancés, ChatGPT-4 et Claude 3 Opus, dans la création d'un guide informatif et engageant sur l'automatisation simple à l'aide de l'intégration de Google Sheets. L'objectif était de déterminer quel modèle pouvait produire un contenu plus structuré, plus compréhensible et plus utile pour les lecteurs, en particulier ceux intéressés par les solutions d'automatisation low-code.

Évaluation des résultats : Les textes générés par ChatGPT-4 et Claude 3 Opus ont été offerts à la Communauté d'automatisation low-code de Latenode pour 450 personnes et voici ce que nous avons eu :
Les participants à l'expérience ont été invités à choisir la meilleure variante selon eux. Selon les résultats du vote, le texte généré par Claude 3 Opus a reçu un avantage significatif : 80 % des personnes ont voté pour lui. ChatGPT-4 n'a pu intéresser que 20 % des participants.

Cette expérience démontre la supériorité de Claude 3 Opus sur ChatGPT-4 dans la génération de textes qui plaisent aux lecteurs, du moins dans ce cas particulier. Bien entendu, une étude à grande échelle sur une plus grande quantité de données est nécessaire pour tirer des conclusions plus précises. Néanmoins, le résultat de ce test peut servir d'indicateur du potentiel et des avantages concurrentiels de Claude 3 Opus.

Pour plus de clarté, voici trois illustrations montrant les caractéristiques clés du texte gagnant généré par Claude 3 Opus :

Conclusions: Les caractéristiques illustrées du texte généré par Claude 3 Opus aident le lecteur à mieux que GPT-4 comprendre le sujet, à suivre les instructions et à mettre en pratique les connaissances. Ce sont ces qualités qui ont permis à Claude 3 Opus de remporter une victoire convaincante sur ChatGPT-4 dans cette expérience.

Résoudre des problèmes logiques

Objectif de l'expérience Il s'agissait d'évaluer les capacités de raisonnement de Claude 3 et de ChatGPT-4 en leur présentant le problème classique de Monty Hall, un casse-tête logique bien connu qui a une solution contre-intuitive.
Comparaison et analyse des résultats : En résolvant le problème de Monty Hall, Claude 3 a démontré une compréhension approfondie de la logique et des probabilités sous-jacentes. Il a fourni une explication détaillée, en parcourant le raisonnement étape par étape. Claude 3 a méticuleusement expliqué pourquoi le participant devait changer son choix vers l'autre porte non ouverte pour augmenter sa probabilité de gagner de 1/3 à 2/3.

ChatGPT-4 a également été capable de résoudre correctement le problème de Monty Hall et d'arriver à la même conclusion : le participant doit changer de choix. Cependant, sa réponse n'a pas été aussi approfondie que celle de Claude 3 pour expliquer la logique et les probabilités derrière la solution.

Les deux modèles d’IA ont correctement résolu le problème de Monty Hall, mais il y avait une différence notable dans leurs approches :

• Claudie 3 a adopté une approche plus approfondie et analytique, en fournissant une explication complète qui explore le raisonnement sous-jacent et les probabilités détaillées impliquées. Cette approche a non seulement résolu le problème, mais a également sensibilisé l'utilisateur aux raisons pour lesquelles la solution fonctionne, améliorant ainsi la compréhension de la logique derrière la décision de changer de porte.
• ChatGPT-4, tout en parvenant à la bonne solution, a fourni une explication plus concise. Elle n'a pas offert le même niveau de justification détaillée que Claude 3, ce qui suggère qu'elle pourrait être moins efficace pour aider les utilisateurs à comprendre pleinement la logique derrière la solution dans des tâches de raisonnement logique plus complexes.

Conclusions: Cette expérience montre que si Claude 3 et ChatGPT-4 sont tous deux capables de résoudre des problèmes logiques comme le problème de Monty Hall, Claude 3 a l'avantage de fournir des explications plus complètes et plus perspicaces. La capacité de Claude 3 à approfondir la logique et les probabilités le rend plus adapté aux tâches qui nécessitent non seulement une réponse, mais aussi une compréhension approfondie du processus de raisonnement impliqué. Cela suggère que dans les tâches de raisonnement logique complexes, Claude 3 peut être le choix préféré des utilisateurs à la recherche d'explications détaillées et éducatives.

Compréhension de textes scientifiques complexes

Les deux modèles étaient équipés d'un texte scientifique décrivant une étude visant à réduire les erreurs de prescription dans les hôpitaux publics du KoweïtLa tâche consistait à analyser le texte et à fournir un bref résumé des objectifs, de la méthodologie et des limites de l’étude.

LesÉvaluation des résultats:Claude 3 a démontré une compréhension plus approfondie du texte et a fourni un résumé plus précis et plus complet de l'étude. Le modèle a mis en évidence avec précision les objectifs clés, notamment le développement d'un système de rapport « sans nom, sans faute », la création d'un programme national de formation et la comparaison des taux d'erreur avant et après la mise en œuvre du programme. Claude 3 a également démontré une compréhension de la méthodologie de recherche, notamment de l'utilisation de méthodes mixtes, de la sélection des participants et des étapes de collecte de données.

L'étude GPT-4 a également obtenu de bons résultats, mais son résumé était moins détaillé et manquait de certains aspects importants, tels que les limites de l'étude liées aux attitudes des répondants et à la sincérité des réponses.

Conclusions: Les résultats de l'expérience indiquent que Claude 3 est supérieur à GPT-4 dans l'analyse de textes scientifiques complexes et la création de résumés concis mais informatifs. La capacité de Claude 3 à raisonner et à comprendre le contexte en fait un outil précieux pour travailler avec la littérature scientifique, offrant le potentiel d'améliorer l'efficacité de la recherche et l'analyse des données.

Créer des recommandations personnalisées

L'objectif L'objectif de cette expérience était d'évaluer et de comparer les capacités de recommandation de deux modèles de langage d'IA, ChatGPT-4 et AI Anthropic Claude 3, sur la base d'une liste de livres et de films préférés liés à la finance, à l'économie et à la technologie. L'objectif était de déterminer quel modèle pouvait fournir des recommandations plus pédagogiques et structurées pour améliorer encore les connaissances dans le domaine de l'informatique.
Évaluation des résultats:ChatGPT-4 a fourni une liste consolidée de 6 recommandations qui mélangeaient à la fois des livres et des films sans les séparer en catégories distinctes. Bien que les recommandations soient pertinentes et bien adaptées aux centres d'intérêt interrogés en matière de finance, d'économie et de technologie, la liste semblait un peu désorganisée et limitée dans sa portée en raison du manque de catégorisation.

En revanche, AI Anthropic Claude 3 a adopté une approche plus structurée. Il a intelligemment séparé les recommandations en deux listes distinctes : une pour les films et une pour les livres. La liste des films contenait 5 choix réfléchis, dont des films biographiques, des drames et un classique culte. La liste des livres comprenait 7 titres différents couvrant des sujets clés comme la révolution numérique, l'entrepreneuriat, les algorithmes et l'innovation disruptive.

Les listes classées de Claude ont démontré un niveau d'organisation et de sélection plus élevé. Plutôt que de se contenter de lister rapidement quelques titres, Claude a réfléchi à fournir un éventail diversifié de recommandations substantielles soigneusement segmentées par type de média. Cela a rendu les suggestions beaucoup plus digestes et plus faciles à analyser pour quelqu'un qui cherche à explorer systématiquement le sujet à travers un mélange de livres et de films.

Conclusion: Dans l’ensemble, bien que les deux IA aient fourni des recommandations utiles et adaptées à la requête, la réponse de Claude était nettement plus structurée, plus complète et plus adaptée à la définition d’un parcours d’apprentissage immersif pour développer les connaissances et l’expertise en informatique. Les différences ont mis en évidence les capacités d’analyse plus fortes de Claude en termes de compréhension du contexte, de catégorisation des informations et de production de réponses approfondies et à multiples facettes.

Coder un jeu simple

L'objectif L'objectif de cette expérience était de tester la capacité de deux modèles de langage avancés, Claude par Anthropic et ChatGPT-4 par OpenAI, à générer du code fonctionnel pour un jeu simple, en utilisant le jeu mobile populaire Flappy Bird comme cas de test.

Évaluation des résultats : Claude 3 a réalisé cette tâche avec aisance, en fournissant un code Python complet utilisant la bibliothèque Pygame. Le code comprenait tous les composants nécessaires à la création du jeu Flappy Bird, y compris le rendu de l'oiseau, des tuyaux et de l'arrière-plan, ainsi que la gestion des événements et de la logique de déplacement des objets.

ChatGPT-4 a refusé de générer le code de Flappy Bird, invoquant des problèmes potentiels de droits d'auteur. Au lieu de cela, il a proposé une explication détaillée des étapes de base pour créer un jeu similaire. Voici la réponse de ChatGPT-4 :

« Je suis désolé, mais je ne peux pas fournir de code pour le jeu Flappy Bird car cela violerait les lois sur le droit d'auteur. Cependant, je peux vous expliquer les étapes de base pour créer un jeu similaire :… »

Cette expérience démontre que Claude fait preuve d'une plus grande flexibilité et d'une plus grande volonté de générer du code à la demande de l'utilisateur, tandis que ChatGPT-4 adopte une approche plus conservatrice, se limitant en raison de problèmes juridiques potentiels.

Conclusions: Si la position de ChatGPT-4 peut être justifiée du point de vue du respect des droits d'auteur, elle limite également son utilité dans les tâches de programmation et de développement. À l'inverse, Claude présente une approche plus proactive, prête à fournir des exemples de code fonctionnels sur demande. Cela fait de Claude un modèle plus préférable pour les développeurs et les programmeurs qui recherchent des solutions immédiates pour créer des jeux et d'autres applications.

Traduction d'un texte d'une autre langue

L'objectif L'objectif de cette expérience était d'évaluer les capacités de traduction de Claude 3 et ChatGPT-4 en leur demandant de traduire un texte technique complexe du chinois vers l'anglais :

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 des résultats : Claude 3 a abordé la tâche avec prudence, reconnaissant la complexité de la traduction de textes techniques, notamment en tenant compte du contexte culturel et de la terminologie. La traduction a été accompagnée d'une explication selon laquelle elle est plus littérale qu'idiomatique et que pour obtenir un rendu naturel, il faut une compréhension approfondie de la langue et de la culture.

ChatGPT-4 a fourni une traduction directe sans commentaires supplémentaires :

« La complexité de la mécanique quantique constitue un défi majeur même pour les physiciens les plus expérimentés, en raison de son manque d'intuition et de son formalisme mathématique complexe. »

Conclusions: Bien que Claude 3 et ChatGPT-4 aient tous deux traduit le texte de manière efficace, l'approche de Claude 3 était plus complète, car elle incluait des considérations sur les aspects culturels et idiomatiques de la traduction. Cela suggère que Claude 3 pourrait être plus adapté aux tâches qui nécessitent non seulement une précision linguistique, mais aussi une compréhension contextuelle plus approfondie. L'approche de traduction directe de ChatGPT-4, bien que simple et précise, manquait de la couche supplémentaire de perspicacité fournie par Claude 3, qui pourrait être essentielle dans des scénarios de traduction plus nuancés ou complexes.

Résolution de problèmes mathématiques

Objectif de l'expérience était de comparer les capacités de résolution de problèmes mathématiques de Claude 3 et de ChatGPT-4 en leur présentant un problème géométrique spécifique impliquant les longueurs des côtés des triangles et la trigonométrie.

Le problème mathématique posé était le suivant : dans le triangle ABC, les longueurs des deux côtés AB = π et BC = cos 30° sont connues, et la longueur du côté AC est un entier. Trouvez la longueur de AC.

En résolvant ce problème, Claude 3 a démontré une compréhension approfondie des relations trigonométriques dans un triangle. Il a appliqué la formule de la loi du cosinus pour trouver la longueur du côté AC :

c^2 = a^2 + b^2 - 2ab cos C

Après avoir substitué les valeurs connues, Claude 3 a calculé que c = π - 1. Il a ensuite noté que puisque l'énoncé du problème exige que la longueur de AC soit un entier, les seules valeurs possibles seraient 3 ou 4.

Analyse des résultats: L'expérience a mis en évidence des différences significatives dans les capacités mathématiques des deux modèles :

• Claude 3 a résolu le problème correctement en appliquant la loi du cosinus et en déterminant logiquement les valeurs entières possibles pour AC. Il a fait preuve d'une profonde perspicacité mathématique et d'une approche méthodique de la résolution de problèmes.
• ChatGPT-4 n’a pas résolu le problème correctement et a montré un manque de compréhension dans l’application des principes mathématiques nécessaires pour déduire la bonne réponse.

Conclusions: Cette expérience démontre que Claude 3 possède des connaissances mathématiques et des compétences en résolution de problèmes supérieures à celles de ChatGPT-4, en particulier pour résoudre des problèmes géométriques complexes. Claude 3 est non seulement arrivé à la bonne réponse, mais a également compris et respecté les conditions du problème, faisant preuve d'un raisonnement mathématique robuste. Cet exemple illustre que, dans certains domaines tels que la résolution de problèmes mathématiques, Claude 3 peut surpasser ChatGPT-4 en termes de connaissances et de capacités analytiques.

Accessibilité et prix : Claude 3 vs GPT-4

En matière d'accessibilité et de prix, Claude 3 et ChatGPT-4 ont chacun leurs points forts et leurs points faibles. Voici une comparaison entre eux :

Conclusions: Dans l'ensemble, Claude 3 et ChatGPT-4 offrent tous deux des tarifs compétitifs et des options d'accessibilité. Cependant, le modèle de tarification de Claude 3 est plus complexe, avec trois versions offrant différents niveaux de fonctionnalités et de prix. Les plans tarifaires de ChatGPT-4 sont plus simples, avec quatre niveaux offrant des niveaux croissants de fonctionnalités et de support.

En termes d'accessibilité, ChatGPT-4 est plus accessible aux utilisateurs non techniques, avec une application Web et des applications mobiles disponibles. Claude 3, en revanche, est plus accessible aux développeurs et aux entreprises, avec une API disponible pour l'intégration dans les applications et les flux de travail existants.

Pour aller plus loin

Les nombreuses expériences et comparaisons menées dans cet article ont démontré les capacités impressionnantes de l'assistant IA Claude 3 développé par Anthropic. Dans toute une gamme de tâches - de la génération de contenu engageant à l'analyse de textes scientifiques complexes, en passant par la fourniture de recommandations personnalisées, le codage de jeux simples et la traduction entre langues - Claude 3 a systématiquement surpassé le modèle ChatGPT-4, largement salué.

Les principaux avantages de Claude 3 mis en évidence dans cette recherche comprennent sa capacité supérieure à produire un contenu structuré, informatif et convivial pour le lecteur ; sa compréhension plus approfondie des informations techniques et scientifiques ; son approche plus réfléchie et multidimensionnelle des recommandations personnalisées ; sa volonté de générer des exemples de code fonctionnels ; et sa gestion nuancée des défis de traduction.

Tandis que les deux modèles Malgré leurs atouts et leurs considérations d'accessibilité, les preuves cumulatives suggèrent que Claude 3 représente une avancée significative dans la technologie de l'IA conversationnelle. L'accent mis par Anthropic sur le développement d'un assistant doté de solides capacités d'analyse, de flexibilité et d'attention au contexte semble avoir porté ses fruits. Alors que le paysage de l'IA continue d'évoluer rapidement, le modèle Claude 3 apparaît comme un concurrent redoutable de ChatGPT-4 et une technologie digne d'être explorée et adoptée plus avant.

QFP

Qu'est-ce que Claude 3 et qui l'a développé ?

Claude 3 est un modèle d'IA avancé de traitement du langage naturel développé par la société Anthropic.

Quelles tâches principales et quels domaines d’application ont été examinés dans les expériences ?

Les expériences ont évalué les capacités des modèles dans des domaines tels que la génération de contenu, l’analyse de textes scientifiques, la création de recommandations personnalisées, le codage, la traduction et la résolution de problèmes.

Quels sont les deux modèles d’IA qui ont été comparés dans les expériences ?

Les expériences ont comparé Claude 3 d'Anthropic et ChatGPT-4 d'OpenAI.

Quel modèle a démontré une meilleure performance globale dans les expériences ?

Dans la plupart des expériences, Claude 3 a surpassé ChatGPT-4 dans des aspects tels que la structure, le contenu informatif, la profondeur de l’analyse et l’attention au contexte.

Quel avantage clé de Claude 3 est mis en évidence dans l’article ?

L’un des principaux avantages de Claude 3, selon l’article, est ses capacités d’analyse supérieures, sa flexibilité et son attention au contexte par rapport à ChatGPT-4.

Comment les modèles se comparent-ils en termes d’accessibilité et de prix ?

Claude 3 propose un modèle de tarification plus complexe avec trois versions à des prix différents, tandis que ChatGPT-4 a une structure de tarification plus simple. GPT-4 est plus accessible aux utilisateurs non techniques, tandis que Claude 3 est plus accessible aux développeurs via son API.

Quelle conclusion générale est tirée de l’article sur l’importance de Claude 3 ?

L’article conclut que Claude 3 représente une avancée significative dans l’IA conversationnelle et constitue un concurrent redoutable de ChatGPT-4 en raison de ses capacités analytiques et de sa flexibilité.