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Radzivon Alkhovik
Entusiasta da automação de baixo código
13 de maio de 2024
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Olá a todos, com vocês como sempre Radzivon de Latenode e hoje estamos esperando o artigo final sobre IA Antrópico Claude 3, fizemos isso por um longo tempo e gastamos muito tempo pesquisando esse modelo de IA.
Os experimentos visavam avaliar as habilidades dos modelos em áreas como geração de conteúdo atraente, análise de textos científicos complexos, criação de recomendações personalizadas, escrita de código e tradução de línguas estrangeiras. Além disso, examinaremos as políticas de acessibilidade e preços de serviços baseados em ChatGPT-4 e Claude 3 Opus.
Na plataforma Latenode, há a possibilidade de utilizar ambos Bate-papoGPT-4 e Cláudio 3 Opus, que podem ser ferramentas valiosas para a comunidade focada em automação de baixo código e empoderamento de usuários. As fortes habilidades analíticas e de resolução de problemas desses modelos, particularmente as capacidades impressionantes do Claude 3 em lidar com problemas complexos, podem torná-los assistentes indispensáveis para usuários do Latenode trabalhando em projetos de automação. Além disso, as habilidades personalizadas de recomendação e tradução desses modelos de linguagem, como a abordagem diferenciada do Claude 3, podem melhorar significativamente a experiência do usuário e permitir uma colaboração perfeita em todo o comunidade global Latenode.
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O objetivo deste artigo é fazer uma pesquisa completa e uma comparação dos dois principais participantes do mercado de IA, a saber: GPT bate-papo 4 e Cláudia 3 Opus. Bem, vamos começar a comparar.
O objetivo do experimento foi comparar o desempenho de dois modelos de linguagem avançados, ChatGPT-4 e Claude 3 Opus, na criação de um guia informativo e envolvente sobre automação simples usando a integração do Google Sheets. O objetivo era determinar qual modelo poderia produzir conteúdo mais estruturado, compreensível e útil para os leitores, particularmente aqueles interessados em soluções de automação de baixo código.
Avaliação dos resultados: Os textos gerados por Bate-papoGPT-4 e Claude 3 Opus foram oferecidos ao Comunidade de automação de baixo código da Latenode para 450 pessoas e foi isso que obtivemos:
Os participantes do experimento foram convidados a escolher a melhor variante em sua opinião. De acordo com os resultados da votação, o texto gerado pelo Claude 3 Opus recebeu uma vantagem significativa: 80% das pessoas votaram nele. O ChatGPT-4 conseguiu interessar apenas 20% dos participantes.
Este experimento demonstra a superioridade do Claude 3 Opus sobre o ChatGPT-4 na geração de textos que atraem leitores, pelo menos neste caso em particular. Claro, um estudo em larga escala em uma quantidade maior de dados é necessário para conclusões mais precisas. No entanto, o resultado deste teste pode servir como um dos indicadores do potencial e das vantagens competitivas do Claude 3 Opus.
Para maior clareza, aqui estão três ilustrações que mostram as principais características do texto vencedor gerado pelo Claude 3 Opus:
Conclusões: Os recursos ilustrados do texto gerado pelo Claude 3 Opus ajudam o leitor a entender o tópico melhor do que o GPT-4, seguir as instruções e colocar o conhecimento em prática. São essas qualidades que permitiram ao Claude 3 Opus obter uma vitória convincente sobre o ChatGPT-4 neste experimento.
Objetivo do Experimento foi avaliar as capacidades de raciocínio de Claude 3 e ChatGPT-4 apresentando-lhes o clássico problema de Monty Hall, um conhecido quebra-cabeça lógico que tem uma solução contraintuitiva.
Comparação e Análise de Resultados: Ao resolver o problema de Monty Hall, Claude 3 demonstrou um profundo entendimento da lógica e probabilidades subjacentes. Ele forneceu uma explicação detalhada, percorrendo o raciocínio passo a passo. Claude 3 explicou meticulosamente por que o participante deveria mudar sua escolha para a outra porta fechada para aumentar sua probabilidade de ganhar de 1/3 para 2/3.
O ChatGPT-4 também conseguiu resolver corretamente o problema de Monty Hall e chegar à mesma conclusão - que o participante deveria mudar sua escolha. No entanto, sua resposta não foi no mesmo nível de profundidade que Claude 3 ao explicar a lógica e as probabilidades por trás da solução.
Ambos os modelos de IA resolveram corretamente o problema de Monty Hall, mas houve uma diferença notável em suas abordagens:
Conclusões: Este experimento destaca que, embora tanto o Claude 3 quanto o ChatGPT-4 sejam capazes de resolver problemas lógicos como o problema de Monty Hall, o Claude 3 tem uma vantagem em fornecer explicações mais abrangentes e perspicazes. A capacidade do Claude 3 de se aprofundar na lógica e nas probabilidades o torna mais adequado para tarefas que exigem não apenas uma resposta, mas uma compreensão completa do processo de raciocínio envolvido. Isso sugere que, em tarefas complexas de raciocínio lógico, o Claude 3 pode ser a escolha preferida para usuários que buscam explicações detalhadas e educativas.
Ambos os modelos foram fornecidos com um texto científico descrevendo um estudo que visa reduzir erros de prescrição em hospitais públicos no Kuwait. A tarefa era analisar o texto e fornecer um breve resumo dos objetivos do estudo, metodologia e limitações.
Avaliação de resultados: Claude 3 demonstrou uma compreensão mais profunda do texto e forneceu um resumo mais preciso e completo do estudo. O modelo destacou com precisão os principais objetivos, incluindo o desenvolvimento de um sistema de relatórios "no-name-no-fault", a criação de um programa nacional de treinamento e a comparação de taxas de erro antes e depois da implementação do programa. Claude 3 também demonstrou uma compreensão da metodologia de pesquisa, incluindo o uso de métodos mistos, seleção de participantes e etapas de coleta de dados.
O GPT-4 também se saiu bem, mas seu resumo foi menos detalhado e deixou de fora alguns aspectos importantes, como as limitações do estudo relacionadas às atitudes dos entrevistados e a sinceridade das respostas.
Conclusões: Os resultados do experimento indicam que o Claude 3 é superior ao GPT-4 na análise de textos científicos complexos e na criação de resumos concisos, mas informativos. A capacidade do Claude 3 de raciocinar e entender o contexto o torna uma ferramenta valiosa para trabalhar com literatura científica, oferecendo o potencial de melhorar a eficiência da pesquisa e a análise de dados.
O objetivo deste experimento foi avaliar e comparar as capacidades de recomendação de dois modelos de linguagem de IA, ChatGPT-4 e AI Anthropic Claude 3, com base em uma lista de livros e filmes favoritos relacionados a finanças, economia e tecnologia. O objetivo era determinar qual modelo poderia fornecer recomendações mais educacionais e estruturadas para aprimorar ainda mais o conhecimento na área de TI.
Avaliação de Resultados: O ChatGPT-4 forneceu uma lista consolidada de 6 recomendações que misturavam livros e filmes sem separá-los em categorias distintas. Embora as recomendações fossem relevantes e bem adequadas aos interesses consultados em finanças, economia e tecnologia, a lista parecia um pouco desorganizada e limitada em escopo devido à falta de categorização.
Em contraste, o AI Anthropic Claude 3 adotou uma abordagem mais estruturada. Ele separou inteligentemente as recomendações em duas listas distintas - uma para filmes e outra para livros. A lista de filmes continha 5 escolhas bem pensadas, incluindo cinebiografias, dramas e um clássico cult. A lista de livros abrangeu 7 títulos diferentes cobrindo tópicos importantes como a revolução digital, empreendedorismo, algoritmos e inovação disruptiva.
As listas categorizadas de Claude demonstraram um nível mais alto de organização e curadoria. Em vez de apenas listar rapidamente alguns títulos, Claude pensou em fornecer uma gama diversificada de recomendações substantivas nitidamente segmentadas por tipo de mídia. Isso tornou as sugestões muito mais digeríveis e fáceis de analisar para alguém que busca explorar sistematicamente o assunto por meio de uma mistura de livros e filmes.
Conclusão: No geral, enquanto ambas as IAs forneceram recomendações úteis alinhadas com a consulta, a resposta de Claude foi marcadamente mais estruturada, expansiva e afinada para mapear uma jornada de aprendizado imersiva para construir conhecimento e expertise em TI. As diferenças destacaram as capacidades analíticas mais fortes de Claude em termos de compreensão de contexto, categorização de informações e produção de respostas completas e multifacetadas.
O objetivo deste experimento foi testar a capacidade de dois modelos avançados de linguagem, Claude da Anthropic e ChatGPT-4 da OpenAI, de gerar código funcional para um jogo simples, usando o popular jogo para celular Flappy Bird como caso de teste.
Avaliação dos Resultados: Claude 3 lidou com essa tarefa com facilidade, fornecendo código Python completo usando a biblioteca Pygame. O código incluía todos os componentes necessários para criar o jogo Flappy Bird, incluindo a renderização do pássaro, canos e fundo, bem como a manipulação de eventos e lógica para mover objetos.
Por outro lado, o ChatGPT-4 se recusou a gerar código para o Flappy Bird, citando potenciais problemas de direitos autorais. Em vez disso, ele ofereceu uma explicação de alto nível dos passos básicos para criar um jogo similar. Aqui está a resposta do ChatGPT-4:
"Sinto muito, mas não posso fornecer código para o jogo Flappy Bird, pois isso violaria as leis de direitos autorais. No entanto, posso ajudar a explicar os passos básicos para criar um jogo semelhante:..."
Este experimento demonstra que o Claude demonstra maior flexibilidade e disposição para gerar código mediante solicitação do usuário, enquanto o ChatGPT-4 adota uma abordagem mais conservadora, restringindo-se devido a possíveis problemas legais.
Conclusões: Embora a postura do ChatGPT-4 possa ser justificada de uma perspectiva de conformidade com direitos autorais, ela também limita sua utilidade em tarefas de programação e desenvolvimento. Por outro lado, Claude demonstra uma abordagem mais proativa, pronta para fornecer exemplos de código funcional mediante solicitação. Isso torna Claude um modelo mais preferível para desenvolvedores e programadores que buscam soluções imediatas para criar jogos e outros aplicativos.
O objetivo O objetivo deste experimento foi avaliar as capacidades de tradução de Claude 3 e ChatGPT-4, pedindo-lhes que traduzissem um texto técnico complexo do chinês para o inglês:
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
Análise dos Resultados: Claude 3 abordou a tarefa com cautela, reconhecendo a complexidade de traduzir textos técnicos, especialmente considerando o contexto cultural e a terminologia. A tradução foi fornecida com uma explicação de que ela é mais literal do que idiomática, e atingir a naturalidade requer uma compreensão profunda da linguagem e da cultura.
O ChatGPT-4 forneceu uma tradução direta sem comentários adicionais:
"A complexidade da mecânica quântica representa um grande desafio até mesmo para os físicos mais experientes, devido à sua falta de intuitividade e ao formalismo matemático complexo."
Conclusões: Embora tanto Claude 3 quanto ChatGPT-4 tenham traduzido o texto efetivamente, a abordagem de Claude 3 foi mais abrangente, pois incluiu considerações sobre os aspectos culturais e idiomáticos da tradução. Isso sugere que Claude 3 pode ser mais adequado para tarefas que exigem não apenas precisão linguística, mas também uma compreensão contextual mais profunda. A abordagem de tradução direta do ChatGPT-4, embora direta e precisa, carecia da camada adicional de percepção fornecida por Claude 3, que pode ser essencial em cenários de tradução mais matizados ou complexos.
Objetivo do Experimento foi comparar as capacidades de resolução de problemas matemáticos de Claude 3 e ChatGPT-4, apresentando-lhes um problema geométrico específico envolvendo comprimentos de lados de triângulos e trigonometria.
O problema matemático apresentado foi: n triângulo ABC, os comprimentos de dois lados AB = π e BC = cos 30° são conhecidos, e o comprimento do lado AC é um inteiro. Encontre o comprimento de AC.
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Ao resolver esse problema, Claude 3 demonstrou um profundo entendimento das relações trigonométricas em um triângulo. Ele aplicou a fórmula da lei do cosseno para encontrar o comprimento do lado AC:
c^2 = a^2 + b^2 - 2ab cos C
Depois de substituir os valores conhecidos, Claude 3 calculou que c = π - 1. Ele então observou que, como a declaração do problema exige que o comprimento de AC seja um inteiro, os únicos valores possíveis seriam 3 ou 4.
Análise de Resultados: O experimento destacou diferenças significativas nas capacidades matemáticas dos dois modelos:
Conclusões: Este experimento demonstra que Claude 3 possui conhecimento matemático superior e habilidades de resolução de problemas em comparação ao ChatGPT-4, especialmente ao lidar com problemas geométricos complexos. Claude 3 não apenas chegou à resposta correta, mas também entendeu e aderiu às condições do problema, exibindo raciocínio matemático robusto. Este exemplo ilustra que, em certos domínios, como resolução de problemas matemáticos, Claude 3 pode superar ChatGPT-4 em conhecimento e capacidades analíticas.
Quando se trata de acessibilidade e preço, tanto o Claude 3 quanto o ChatGPT-4 têm seus próprios pontos fortes e fracos. Aqui está uma análise de como eles se comparam:
Conclusões: No geral, tanto o Claude 3 quanto o ChatGPT-4 oferecem preços competitivos e opções de acessibilidade. No entanto, o modelo de preços do Claude 3 é mais complexo, com três versões oferecendo diferentes níveis de funcionalidade e preços. Os planos de preços do ChatGPT-4 são mais diretos, com quatro níveis oferecendo níveis crescentes de funcionalidade e suporte.
Em termos de acessibilidade, o ChatGPT-4 é mais acessível a usuários não técnicos, com um aplicativo web e aplicativos móveis disponíveis. O Claude 3, por outro lado, é mais acessível a desenvolvedores e empresas, com uma API disponível para integração em aplicativos e fluxos de trabalho existentes.
Os experimentos e comparações extensivos conduzidos neste artigo demonstraram as capacidades impressionantes do assistente de IA Claude 3 desenvolvido pela Anthropic. Em uma variedade de tarefas - desde gerar conteúdo envolvente, analisar textos científicos complexos, fornecer recomendações personalizadas, codificar jogos simples e traduzir entre idiomas - o Claude 3 superou consistentemente o amplamente aclamado modelo ChatGPT-4.
As principais vantagens do Claude 3 destacadas nesta pesquisa incluem sua capacidade superior de produzir conteúdo estruturado, informativo e de fácil leitura; sua compreensão mais profunda de informações técnicas e científicas; sua abordagem mais cuidadosa e multifacetada para recomendações personalizadas; sua disposição para gerar amostras de código funcionais; e seu tratamento diferenciado de desafios de tradução.
Embora ambos os modelos têm seus pontos fortes e considerações de acessibilidade, a evidência cumulativa sugere que o Claude 3 representa um passo significativo à frente na tecnologia de IA conversacional. O foco da Anthropic em desenvolver um assistente com capacidades analíticas robustas, flexibilidade e atenção ao contexto parece ter valido a pena. À medida que o cenário de IA continua a evoluir rapidamente, o modelo Claude 3 surge como um concorrente formidável para o ChatGPT-4 e uma tecnologia digna de maior exploração e adoção.
Claude 3 é um modelo avançado de IA de processamento de linguagem natural desenvolvido pela empresa Anthropic.
Os experimentos avaliaram as habilidades dos modelos em áreas como geração de conteúdo, análise de textos científicos, criação de recomendações personalizadas, codificação, tradução e resolução de problemas.
Os experimentos compararam Claude 3 da Anthropic e ChatGPT-4 da OpenAI.
Na maioria dos experimentos, o Claude 3 superou o ChatGPT-4 em aspectos como estrutura, informatividade, profundidade de análise e atenção ao contexto.
Uma das principais vantagens do Claude 3, de acordo com o artigo, são suas maiores capacidades analíticas, flexibilidade e atenção ao contexto em comparação ao ChatGPT-4.
O Claude 3 oferece um modelo de preços mais complexo com três versões em diferentes faixas de preço, enquanto o ChatGPT-4 tem uma estrutura de preços mais direta. O GPT-4 é mais acessível a usuários não técnicos, enquanto o Claude 3 é mais acessível a desenvolvedores por meio de sua API.
O artigo conclui que o Claude 3 representa um avanço significativo na IA conversacional e é um concorrente formidável do ChatGPT-4 devido às suas capacidades analíticas e flexibilidade.
Aplicação Um + Aplicação Dois
