全球第一AI大模型易主,Claude 3超越GPT-4,它的推理能力有多强

简介: 全球第一AI大模型易主,Claude 3超越GPT-4,它的推理能力有多强

要说AI大模型哪家好,大家都会异口同声的回答:ChatGPT,作为OpenAI旗下最给力的产品。现如今的模型版本应该说是“GPT-4”。


GPT-4的强大在当初刚刚发布时公布的功能及科技博主体验vlog就可以看出来了。在前两天它还是全球最强大的AI模型,可现在却被刚刚发布的Claude 3超越了。


说起Claude 3不得不提同样大火的Claude。去年Claude刚发布时还能在Slack社区免费使用,小编也是使用了好几个月。但是后来随着用户群逐步增大,也达到了想要的体验效果,Claude便收回了免费使用权限。


Claude 3是 Anthropic 公司发布的新一代 AI 大模型系列。该系列包含三个模型,按能力由弱到强排列分别是 Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet、Claude 3 Opus。


Claude 3从发布的信息来看,它在多个基准能力测试上,都全面超越了GPT4和Gemini,一跃成为了全球AI模型领头羊。


Claude 3如此强大又有哪些亮点,使它具备了超越GPT4的强大能力。


亮点1:


就是开头提到的,Claude 3是一个模型系列(家族),其下有3款模型,最强的当数Claude 3 Opus,另外两个模型相较于GPT4和Gemini还是略逊的。


而最强大的Claude 3 Opus实现了接近人类的理解能力。


当然它的价格也是偏贵的,大家都知道GPT4很贵,它比GPT4还要贵,API价格比GPT4 Turbo要贵2倍,但是贵也有贵的道理。


亮点2:


Claude 3所有模型都拥有200K上下文,支持100K tokens输入。Opus测试的准确率更高达99%,全面超越所有长文大模型


亮点3:


新增多模态能力,视觉能力和GPT4持平。


亮点4:


多语言沟通能力,比如日语、西班牙语等对话性能高于GPT4和Gemini。


亮点5:


优化道德屏障,能真正识别有害的问题。并且修复了Claude 2.1拒绝回答问题的bug。


亮点6:


减少幻觉,回答准确性提升两倍。当然这个功能对比于GPT4还是略孙一筹的。


总结


速度与效率:Claude 3模型支持实时的客户聊天、自动完成和数据提取任务,其中Haiku是市场上同类智能模型中最快、最具成本效益的。Sonnet的速度是Claude 2和Claude 2.1的两倍,具有更高的智能水平,而Opus在保持与Claude 2和2.1相似的速度的同时,智能水平大大提高。


视觉能力Claude 3模型具有与其他领先模型相当的复杂视觉能力,能够处理包括照片、图表、图形和技术图纸在内的各种视觉格式。


减少拒绝与前几代模型相比,Claude 3模型在处理接近系统警戒线的提示时,拒绝回答的可能性大大降低。


提高准确性与Claude 2.1相比,Opus在复杂的开放式问题上准确性提高了两倍,同时减少了错误答案的比例。


长上下文和近乎完美的回忆Claude 3模型家族初次推出时将提供200K上下文窗口,这三款模型都能处理超过1百万令牌的输入,可能会为需要增强处理能力的特定客户提供。

相关文章
|
10天前
|
人工智能 安全 测试技术
EXAONE 3.5:LG 推出的开源 AI 模型,采用 RAG 和多步推理能力降低模型的幻觉问题
EXAONE 3.5 是 LG AI 研究院推出的开源 AI 模型,擅长长文本处理,能够有效降低模型幻觉问题。该模型提供 24 亿、78 亿和 320 亿参数的三个版本,支持多步推理和检索增强生成技术,适用于多种应用场景。
57 9
EXAONE 3.5:LG 推出的开源 AI 模型,采用 RAG 和多步推理能力降低模型的幻觉问题
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能
SNOOPI:创新 AI 文本到图像生成框架,提升单步扩散模型的效率和性能
SNOOPI是一个创新的AI文本到图像生成框架,通过增强单步扩散模型的指导,显著提升模型性能和控制力。该框架包括PG-SB和NASA两种技术,分别用于增强训练稳定性和整合负面提示。SNOOPI在多个评估指标上超越基线模型,尤其在HPSv2得分达到31.08,成为单步扩散模型的新标杆。
53 10
SNOOPI:创新 AI 文本到图像生成框架,提升单步扩散模型的效率和性能
|
12天前
|
人工智能 搜索推荐 开发者
Aurora:xAI 为 Grok AI 推出新的图像生成模型,xAI Premium 用户可无限制访问
Aurora是xAI为Grok AI助手推出的新图像生成模型,专注于生成高逼真度的图像,特别是在人物和风景图像方面。该模型支持文本到图像的生成,并能处理包括公共人物和版权形象在内的多种图像生成请求。Aurora的可用性因用户等级而异,免费用户每天能生成三张图像,而Premium用户则可享受无限制访问。
53 11
Aurora:xAI 为 Grok AI 推出新的图像生成模型,xAI Premium 用户可无限制访问
|
16天前
|
人工智能 编解码 网络架构
GenCast:谷歌DeepMind推出的AI气象预测模型
GenCast是由谷歌DeepMind推出的革命性AI气象预测模型,基于扩散模型技术,提供长达15天的全球天气预报。该模型在97.2%的预测任务中超越了全球顶尖的中期天气预报系统ENS,尤其在极端天气事件的预测上表现突出。GenCast能在8分钟内生成预报,显著提高预测效率,并且已经开源,包括代码和模型权重,支持更广泛的天气预报社区和研究。
109 14
GenCast:谷歌DeepMind推出的AI气象预测模型
|
13天前
|
存储 人工智能 PyTorch
【AI系统】模型转换流程
本文详细介绍了AI模型在不同框架间的转换方法,包括直接转换和规范式转换两种方式。直接转换涉及从源框架直接生成目标框架的模型文件,而规范式转换则通过一个中间标准格式(如ONNX)作为桥梁,实现模型的跨框架迁移。文中还提供了具体的转换流程和技术细节,以及模型转换工具的概览,帮助用户解决训练环境与部署环境不匹配的问题。
32 5
【AI系统】模型转换流程
|
17天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
EfficientTAM:Meta AI推出的视频对象分割和跟踪模型
EfficientTAM是Meta AI推出的轻量级视频对象分割和跟踪模型,旨在解决SAM 2模型在移动设备上部署时的高计算复杂度问题。该模型采用非层次化Vision Transformer(ViT)作为图像编码器,并引入高效记忆模块,以降低计算复杂度,同时保持高质量的分割结果。EfficientTAM在多个视频分割基准测试中表现出与SAM 2相当的性能,具有更快的处理速度和更少的参数,特别适用于移动设备上的视频对象分割应用。
36 9
EfficientTAM:Meta AI推出的视频对象分割和跟踪模型
|
13天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】模型转换基本介绍
模型转换技术旨在解决深度学习模型在不同框架间的兼容性问题,通过格式转换和图优化,将训练框架生成的模型适配到推理框架中,实现高效部署。这一过程涉及模型格式转换、计算图优化、算子统一及输入输出支持等多个环节,确保模型能在特定硬件上快速、准确地运行。推理引擎作为核心组件,通过优化阶段和运行阶段,实现模型的加载、优化和高效执行。面对不同框架的模型文件格式和网络结构,推理引擎需具备高度的灵活性和兼容性,以支持多样化的应用场景。
35 4
【AI系统】模型转换基本介绍
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【AI系统】模型压缩基本介绍
模型压缩旨在通过减少存储空间、降低计算量和提高计算效率,降低模型部署成本,同时保持模型性能。主要技术包括模型量化、参数剪枝、知识蒸馏和低秩分解,广泛应用于移动设备、物联网、在线服务系统、大模型及自动驾驶等领域。
49 4
【AI系统】模型压缩基本介绍
|
13天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】模型剪枝
本文概述了模型剪枝的概念、方法及流程,旨在通过移除神经网络中冗余或不重要的参数,实现模型规模的减小和效率的提升。剪枝不仅有助于降低模型的存储和计算需求,还能增强模型的泛化能力。文章详细介绍了剪枝的定义、分类、不同阶段的剪枝流程,以及多种剪枝算法,如基于参数重要性的方法、结构化剪枝、动态剪枝和基于优化算法的全局剪枝策略。通过这些方法,可以在保持模型性能的同时,显著提高模型的计算速度和部署灵活性。
27 2
【AI系统】模型剪枝
|
13天前
|
存储 机器学习/深度学习 PyTorch
【AI系统】推理文件格式
本文介绍了神经网络模型的序列化与反序列化技术,涵盖跨平台通用序列化方法(如 Protobuf 和 FlatBuffers)、模型自定义序列化方法、语言级通用序列化方法等,重点讨论了这两种流行文件格式的特点、使用场景及其在模型部署中的作用。
26 1
【AI系统】推理文件格式

热门文章

最新文章

下一篇
DataWorks