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Radzivon Alkhovik
Enthusiast der Low-Code-Automatisierung
13. Mai 2024
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Hallo zusammen, bei euch ist wie immer Radzivon von Latenode und heute warten wir auf den abschließenden Artikel über KI Anthropic Claude 3. Wir haben uns lange damit beschäftigt und sehr viel Zeit in die Erforschung dieses KI-Modells investiert.
Die Experimente zielten darauf ab, die Fähigkeiten des Modells in Bereichen wie der Generierung attraktiver Inhalte, der Analyse komplexer wissenschaftlicher Texte, der Erstellung personalisierter Empfehlungen, dem Schreiben von Code und dem Übersetzen aus Fremdsprachen zu bewerten. Außerdem werden wir die Zugänglichkeit und die Preispolitik von Diensten untersuchen, die auf ChatGPT-4 und Claude 3 Opus basieren.
Auf der Plattform Latenode können sowohl ChatGPT-4 als auch Claude 3 Opus eingesetzt werden, die wertvolle Werkzeuge für die Community sein können, die sich auf Low-Code-Automatisierung und die Befähigung der Nutzer konzentriert. Die starken Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten dieser Modelle, insbesondere die beeindruckenden Fähigkeiten von Claude 3 bei der Bewältigung komplexer Probleme, können sie zu unentbehrlichen Helfern für Latenode Nutzer/innen machen, die an Automatisierungsprojekten arbeiten. Darüber hinaus können die personalisierten Empfehlungs- und Übersetzungsfähigkeiten dieser Sprachmodelle, wie z. B. der differenzierte Ansatz von Claude 3, das Nutzererlebnis erheblich verbessern und eine nahtlose Zusammenarbeit in der globalen Latenode Community ermöglichen.
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In diesem Artikel geht es um eine umfassende Untersuchung und einen Vergleich der beiden großen Player auf dem KI-Markt, nämlich Chat GPT 4 und Claude 3 Opus. Fangen wir also an zu vergleichen.
Ziel des Experiments war es, die Leistung von zwei fortgeschrittenen Sprachmodellen, ChatGPT-4 und Claude 3 Opus, bei der Erstellung eines informativen und ansprechenden Leitfadens zur einfachen Automatisierung mit Google Sheets-Integration zu vergleichen. Ziel war es, herauszufinden, welches Modell strukturiertere, verständlichere und nützlichere Inhalte für die Leserinnen und Leser erstellen kann, insbesondere für diejenigen, die sich für Low-Code-Automatisierungslösungen interessieren.
Auswertung der Ergebnisse: Die von ChatGPT-4 und Claude 3 Opus generierten Texte wurden der Latenode's Low-code automation community für 450 Personen angeboten und das ist, was wir bekommen haben:
Die Teilnehmer des Experiments wurden gebeten, die ihrer Meinung nach beste Variante zu wählen. Den Abstimmungsergebnissen zufolge erhielt der von Claude 3 Opus generierte Text einen deutlichen Vorsprung: 80% der Leute stimmten für ihn. ChatGPT-4 konnte nur 20% der Teilnehmer/innen interessieren.
Dieses Experiment zeigt die Überlegenheit von Claude 3 Opus gegenüber ChatGPT-4 bei der Erstellung von Texten, die 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 das Potenzial und die Wettbewerbsvorteile von Claude 3 Opus dienen.
Zur Veranschaulichung sind hier drei Illustrationen, die die wichtigsten Merkmale des von Claude 3 Opus erstellten Siegertextes zeigen:
Schlussfolgerungen: Die illustrativen Merkmale des von Claude 3 Opus erstellten Textes helfen dem Leser besser als GPT-4, das Thema zu verstehen, den Anweisungen zu folgen und das Wissen in die Praxis umzusetzen. Dank dieser Eigenschaften konnte Claude 3 Opus in diesem Experiment einen überzeugenden Sieg über ChatGPT-4 erringen.
Ziel des Experiments war es, die Denkfähigkeiten von Claude 3 und ChatGPT-4 zu bewerten, indem ihnen das klassische Monty-Hall-Problem vorgelegt wurde, ein bekanntes Logikrätsel mit einer kontraintuitiven Lösung.
Vergleich und Analyse der Ergebnisse: Bei der Lösung des Monty-Hall-Problems zeigte Claude 3 ein tiefes Verständnis der zugrunde liegenden Logik und Wahrscheinlichkeiten. Es lieferte eine ausführliche Erklärung, in der es die Überlegungen Schritt für Schritt durchging. Claude 3 erklärte akribisch, warum der Teilnehmer seine Wahl auf die andere ungeöffnete Tür verlegen sollte, um seine Gewinnwahrscheinlichkeit von 1/3 auf 2/3 zu erhöhen.
ChatGPT-4 war auch in der Lage, das Monty-Hall-Problem richtig zu lösen und kam zu demselben Ergebnis - dass der Teilnehmer seine Wahl ändern sollte. Seine Antwort ging jedoch nicht so weit in die Tiefe wie die von Claude 3, um die Logik und die Wahrscheinlichkeiten hinter der Lösung zu erklären.
Beide KI-Modelle lösten das Monty-Hall-Problem korrekt, aber es gab einen bemerkenswerten Unterschied in ihren Ansätzen:
Schlussfolgerungen: Dieses Experiment zeigt, dass sowohl Claude 3 als auch ChatGPT-4 in der Lage sind, logische Probleme wie das Monty-Hall-Problem zu lösen, aber dass Claude 3 einen Vorteil hat, indem es umfassendere und aufschlussreichere Erklärungen liefert. Die Fähigkeit von Claude 3, tiefer in die Logik und die Wahrscheinlichkeiten einzudringen, macht es geeigneter für Aufgaben, die nicht nur eine Antwort erfordern, sondern ein gründliches Verständnis des damit verbundenen Denkprozesses. Das deutet darauf hin, dass Claude 3 bei komplexen Aufgaben zum logischen Denken die bevorzugte Wahl für Nutzer sein könnte, die detaillierte und lehrreiche Erklärungen suchen.
Beiden Modellen wurde ein wissenschaftlicher Text vorgelegt , in dem eine Studie zur Reduzierung von Verschreibungsfehlern in öffentlichen Krankenhäusern in Kuwait beschrieben wurde. Die Aufgabe bestand darin, den Text zu analysieren und eine kurze Zusammenfassung der Studienziele, der Methodik und der Einschränkungen zu erstellen.
Auswertungder Ergebnisse: Claude 3 zeigte ein tieferes Verständnis des Textes und lieferte eine genauere und vollständigere Zusammenfassung der Studie. Das Modell hob die wichtigsten Ziele genau hervor, darunter die Entwicklung eines "No-name-no-fault"-Meldesystems, die Erstellung eines nationalen Schulungsprogramms und der Vergleich der Fehlerquoten vor und nach der Umsetzung des Programms. Claude 3 zeigte auch ein Verständnis der Forschungsmethodik, einschließlich der Verwendung von gemischten Methoden, der Auswahl der Teilnehmer und der Schritte zur Datenerhebung.
GPT-4 schnitt ebenfalls gut ab, aber seine Zusammenfassung war weniger detailliert und ließ einige wichtige Aspekte aus, z. B. die Einschränkungen der Studie in Bezug auf die Einstellungen der Befragten und die Aufrichtigkeit der Antworten.
Schlussfolgerungen: Die Ergebnisse des Experiments zeigen, dass Claude 3 dem GPT-4 bei der Analyse komplexer wissenschaftlicher Texte und der Erstellung prägnanter, aber informativer Zusammenfassungen überlegen ist. Die Fähigkeit von Claude 3, Schlussfolgerungen zu ziehen und Zusammenhänge zu verstehen, macht es zu einem wertvollen Werkzeug für die Arbeit mit wissenschaftlicher Literatur und bietet das Potenzial, die Effizienz von Forschung und Datenanalyse zu verbessern.
Ziel dieses Experiments war es, die Empfehlungsfähigkeiten von zwei KI-Sprachmodellen, ChatGPT-4 und AI Anthropic Claude 3, anhand einer Liste von Lieblingsbüchern und -filmen zu den Themen Finanzen, Wirtschaft und Technik zu bewerten und zu vergleichen. Ziel war es, herauszufinden, welches Modell lehrreichere und strukturiertere Empfehlungen geben kann, um das Wissen im Bereich der IT zu erweitern.
Auswertung der Ergebnisse: ChatGPT-4 lieferte eine konsolidierte Liste mit 6 Empfehlungen, die sowohl Bücher als auch Filme enthielt, ohne sie in verschiedene Kategorien zu unterteilen. Obwohl die Empfehlungen relevant waren und gut zu den abgefragten Interessen in den Bereichen Finanzen, Wirtschaft und Technik passten, wirkte die Liste aufgrund der fehlenden Kategorisierung etwas unübersichtlich und in ihrem Umfang begrenzt.
Im Gegensatz dazu verfolgte AI Anthropic Claude 3 einen stärker strukturierten Ansatz. Sie teilte die Empfehlungen intelligent in zwei verschiedene Listen auf - eine für Filme und eine für Bücher. Die Filmliste enthielt 5 durchdachte Empfehlungen, darunter Biopics, Dramen und einen Kultklassiker. Die Bücherliste umfasste 7 verschiedene Titel, die wichtige Themen wie die digitale Revolution, Unternehmertum, Algorithmen und disruptive Innovation abdeckten.
Claudes kategorisierte Listen zeigten ein höheres Maß an Organisation und Kuratierung. Anstatt einfach nur schnell ein paar Titel aufzulisten, hat Claude sich Gedanken gemacht, um eine breite Palette von inhaltlichen Empfehlungen zu geben, die sauber nach Medientyp geordnet sind. Dadurch wurden die Vorschläge für jemanden, der das Thema systematisch mit einer Mischung aus Büchern und Filmen erforschen will, viel verdaulicher und leichter zu analysieren.
Fazit: Insgesamt lieferten beide KIs nützliche Empfehlungen, die auf die Anfrage abgestimmt waren. Claudes Antwort war jedoch deutlich strukturierter, umfassender und darauf ausgerichtet, eine umfassende Lernreise zum Aufbau von IT-Wissen und -Fachwissen zu planen. Die Unterschiede verdeutlichen die stärkeren analytischen Fähigkeiten von Claude, wenn es darum geht, Zusammenhänge zu verstehen, Informationen zu kategorisieren und gründliche, vielschichtige Antworten zu geben.
Das Ziel dieses Experiments war es, die Fähigkeit von zwei fortgeschrittenen Sprachmodellen, 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 hat diese Aufgabe mit Leichtigkeit gemeistert und vollständigen Python-Code mit der Pygame-Bibliothek geliefert. Der Code enthielt alle notwendigen Komponenten für die Erstellung des Flappy Bird-Spiels, einschließlich des Renderings des Vogels, der Rohre und des Hintergrunds sowie der Verarbeitung von Ereignissen und der Logik für die Bewegung von Objekten.
ChatGPT-4 weigerte sich jedoch, einen Code für Flappy Bird zu erstellen, und verwies auf mögliche Urheberrechtsprobleme. Stattdessen bot es eine Erklärung der grundlegenden Schritte zur Erstellung eines ähnlichen Spiels an. Hier ist die Antwort von ChatGPT-4:
"Es tut mir leid, aber ich kann den Code für das Spiel Flappy Bird nicht zur Verfügung stellen, da es gegen das Urheberrecht verstoßen würde. Ich kann dir aber die grundlegenden Schritte erklären, um ein ähnliches Spiel zu entwickeln:..."
Dieses Experiment zeigt, dass Claude flexibler ist und bereit ist, Code auf Benutzeranfragen zu generieren, während ChatGPT-4 einen konservativeren Ansatz verfolgt und sich aufgrund möglicher rechtlicher Probleme selbst einschränkt.
Schlussfolgerungen: Die Haltung von ChatGPT-4 mag zwar aus Sicht der Einhaltung des Urheberrechts gerechtfertigt sein, sie schränkt aber auch seine Nützlichkeit bei Programmier- und Entwicklungsaufgaben ein. Im Gegensatz dazu zeigt Claude einen proaktiveren Ansatz und ist bereit, auf Anfrage funktionierende Codebeispiele bereitzustellen. Das macht Claude zu einem bevorzugten Modell für Entwickler/innen und Programmierer/innen, die sofortige Lösungen für die Entwicklung von Spielen und anderen Anwendungen suchen.
Das Ziel dieses Experiments war es, die Übersetzungsfähigkeiten von Claude 3 und ChatGPT-4 zu bewerten, indem wir sie gebeten haben, 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 vorsichtig an die Aufgabe heran und erkannte die Komplexität der Übersetzung von Fachtexten an, insbesondere unter Berücksichtigung des kulturellen Kontexts und der Terminologie. Die Übersetzung wurde mit der Erklärung versehen, dass sie eher wörtlich als idiomatisch ist und dass das Erreichen von Natürlichkeit ein tiefes Verständnis von Sprache und Kultur erfordert.
ChatGPT-4 lieferte eine direkte Übersetzung ohne zusätzliche Kommentare:
"Die Komplexität der Quantenmechanik stellt selbst für die erfahrensten Physiker eine große Herausforderung dar, weil sie nicht intuitiv ist und einen komplexen mathematischen Formalismus aufweist."
Schlussfolgerungen: Während sowohl Claude 3 als auch ChatGPT-4 den Text effektiv übersetzten, war der Ansatz von Claude 3 umfassender, da er auch die kulturellen und idiomatischen Aspekte der Übersetzung berücksichtigte. Das deutet darauf hin, dass Claude 3 besser für Aufgaben geeignet ist, die nicht nur sprachliche Genauigkeit, sondern auch ein tieferes Verständnis des Kontextes erfordern. Der direkte Übersetzungsansatz von ChatGPT-4 war zwar einfach und genau, aber es fehlte die zusätzliche Ebene des Verständnisses von Claude 3, die in differenzierteren oder komplexeren Übersetzungsszenarien wichtig sein könnte.
Ziel des Experiments war es, die mathematischen Problemlösungsfähigkeiten von Claude 3 und ChatGPT-4 zu vergleichen, indem ihnen ein spezielles geometrisches Problem gestellt wurde, bei dem es um Dreiecksseitenlängen und Trigonometrie ging.
Die mathematische Aufgabe lautete: Im Dreieck ABC sind die Längen der beiden Seiten AB = π und BC = cos 30° bekannt, und die Länge der Seite AC ist eine ganze Zahl. Finde die Länge von AC.
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Bei der Lösung dieser Aufgabe zeigte Claude 3 ein tiefes Verständnis für die trigonometrischen Beziehungen in einem Dreieck. Er wandte die Formel des Kosinusgesetzes an, um die Länge der Seite AC zu bestimmen:
c^2 = a^2 + b^2 - 2ab cos C
Nach dem Einsetzen der bekannten Werte berechnete Claude 3, dass c = π - 1 ist. Da die Aufgabenstellung verlangt, dass die Länge von AC eine ganze Zahl ist, sind die einzig möglichen Werte 3 oder 4.
Analyse der Ergebnisse: Das Experiment hat deutliche Unterschiede in den mathematischen Fähigkeiten der beiden Modelle aufgezeigt:
Schlussfolgerungen: Dieses Experiment zeigt, dass Claude 3 im Vergleich zu ChatGPT-4 über bessere mathematische Kenntnisse und Problemlösungsfähigkeiten verfügt, vor allem bei der Bewältigung komplexer geometrischer Probleme. Claude 3 fand nicht nur die richtige Antwort, sondern verstand auch die Bedingungen des Problems und hielt sich daran, was für ein solides mathematisches Denken spricht. Dieses Beispiel zeigt, dass Claude 3 in bestimmten Bereichen, wie z. B. dem Lösen von mathematischen Problemen, ChatGPT-4 sowohl in Bezug auf das Wissen als auch auf die analytischen Fähigkeiten übertreffen kann.
Wenn es um Zugänglichkeit und Preise geht, haben sowohl Claude 3 als auch ChatGPT-4 ihre eigenen Stärken und Schwächen. Hier ist eine Übersicht, wie sie im Vergleich abschneiden:
Schlussfolgerungen: Insgesamt bieten sowohl Claude 3 als auch ChatGPT-4 wettbewerbsfähige Preise und Zugänglichkeitsoptionen. Das Preismodell von Claude 3 ist jedoch komplexer und umfasst drei Versionen mit unterschiedlichem Funktionsumfang und Preis. Das Preismodell von ChatGPT-4 ist überschaubarer und besteht aus vier Stufen mit unterschiedlichem Funktionsumfang und Support.
Was die Zugänglichkeit angeht, so ist ChatGPT-4 mit einer Webanwendung und mobilen Apps eher für technisch nicht versierte Nutzer/innen zugänglich. Claude 3 hingegen ist eher für Entwickler und Unternehmen zugänglich, da eine API für die Integration in bestehende Anwendungen und Arbeitsabläufe zur Verfügung steht.
Die umfangreichen Experimente und Vergleiche, die in diesem Artikel durchgeführt wurden, haben die beeindruckenden Fähigkeiten des von Anthropic entwickelten KI-Assistenten Claude 3 gezeigt. Bei einer Reihe von Aufgaben - von der Erstellung ansprechender Inhalte über die Analyse komplexer wissenschaftlicher Texte bis hin zu personalisierten Empfehlungen, der Programmierung einfacher Spiele und der Übersetzung zwischen Sprachen - hat Claude 3 das weithin anerkannte Modell ChatGPT-4 durchweg übertroffen.
Zu den wichtigsten Vorteilen von Claude 3, die in dieser Untersuchung hervorgehoben wurden, gehören seine überlegene Fähigkeit, strukturierte, informative und leserfreundliche Inhalte zu produzieren, sein tieferes Verständnis von technischen und wissenschaftlichen Informationen, sein durchdachterer und vielschichtigerer Ansatz für personalisierte Empfehlungen, seine Bereitschaft, funktionierende Codebeispiele zu erstellen, und sein differenzierter Umgang mit Übersetzungsproblemen.
Obwohl beide Modelle ihre Stärken haben und die Zugänglichkeit berücksichtigt werden muss, deutet alles darauf hin, dass Claude 3 einen bedeutenden Schritt vorwärts in der KI-Technologie für Konversationen darstellt. Der Fokus von Anthropic auf die Entwicklung eines Assistenten mit robusten analytischen Fähigkeiten, Flexibilität und Aufmerksamkeit für den Kontext scheint sich auszuzahlen. Da sich die KI-Landschaft weiterhin rasant entwickelt, ist Claude 3 ein ernst zu nehmender Konkurrent für ChatGPT-4 und eine Technologie, die es wert ist, weiter erforscht und eingesetzt zu werden.
Claude 3 ist ein fortschrittliches KI-Modell zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das von der Firma Anthropic entwickelt wurde.
In den Experimenten wurden die Fähigkeiten der Modelle in Bereichen wie Inhaltserstellung, wissenschaftliche Textanalyse, Erstellung personalisierter Empfehlungen, Codierung, Übersetzung und Problemlösung bewertet.
Die Experimente verglichen Claude 3 von Anthropic und ChatGPT-4 von OpenAI.
In den meisten Experimenten übertraf Claude 3 ChatGPT-4 in Aspekten wie Struktur, Informativität, Analysetiefe und Aufmerksamkeit für den Kontext.
Einer der Hauptvorteile von Claude 3 ist laut dem Artikel, dass es im Vergleich zu ChatGPT-4 mehr analytische Fähigkeiten, Flexibilität und Aufmerksamkeit für den Kontext bietet.
Claude 3 bietet ein komplexeres Preismodell mit drei Versionen zu unterschiedlichen Preispunkten, während ChatGPT-4 eine einfachere Preisstruktur hat. GPT-4 ist eher für technisch nicht versierte Nutzer/innen zugänglich, während Claude 3 durch seine API eher für Entwickler/innen zugänglich ist.
Der Artikel kommt zu dem Schluss, dass Claude 3 einen bedeutenden Schritt nach vorne in der Konversations-KI darstellt und aufgrund seiner analytischen Fähigkeiten und Flexibilität ein ernstzunehmender Konkurrent für ChatGPT-4 ist.
