ChatGPT的竞争对手Claude？

　　1。Claude定义
　　由OpenAI前员工共同创立的人工智能初创公司Anthropic已经悄悄地开始测试一个新的类似ChatGPT的人工智能助理，名叫Claude。
　　Claude的目标是给人类提供帮助性的、无害性的信息反馈。它目前还处在实验测试阶段，存在一定的不足。
　　2。Claude与Chatgpt的模型对比
　　Claude和ChatGPT都依靠强化学习（RL）来训练优于其输出的偏好模型，首选的一代用于以后的微调。然而，用于开发这些偏好模型的方法有所不同，Anthropic倾向于一种他们称之为ConstitutionalAI的方法，它是由PBCAnthropic的研究人员开发的Al安全研究技术，其目标是利用模型自我监督和其他安全措施的结合，训练Al系统变得有帮助、无害和诚实。
　　具体对比如下：
　　计算
　　ChatGPT和Claude是从使用的大型语言模型中获取计算答案的，这些模型不是为准确计算而设计的，数字也不是像人类或计算器那样通过严格的程序来操纵的。
　　示例：计算七位数的平方根
　　测试者要求两个聊天机器人采用七位数的平方根：
　　上述问题的正确答案大约是1555。80。与人类快速完成的估计相比，ChatGPT的答案非常接近，但ChatGPT和Claude都没有给出正确、准确的答案，也没有资格证明他们的答案可能是错误的。
　　事实知识和推理
　　示例：回答多级跳跃繁琐问题
　　为了测试推理能力，测试人员构建了一个几乎没有人问过的问题：贾斯汀比伯出生的那一年谁赢得了超级碗？
　　首先，让我们看看ChatGPT：
　　Chatgpt的回答有些矛盾，但确实给出来正确答案。
　　然而，Claude的答案是不正确的：Claude将旧金山49人队确定为获胜者，而事实上，一年后的1995年，他们才赢得了超级碗。
　　对虚构作品的分析
　　示例：将自己与nmacine进行比较。
　　ChatGPT和Claude都倾向于给出大致正确但包含不正确细节的长长答案。为了证明这一点，测试者要求ChatGPT和Claude将自己与波兰科幻作家斯坦尼斯瓦夫莱姆的喜剧故事《网络狂》（1965）中的虚构机器进行比较。
　　从这个回复中，还不清楚ChatGPT是否熟悉nmachine。它提供的关于这个故事的新信息很少。它断言的唯一一个新事实是，即nmachine的语言处理能力有限，这是错误的在故事中，nmachine说得非常流利和机智的波兰语。
　　请注意，与ChatGPT不同，Claude清楚地意识到Lem的故事，并提到了新的细节，例如故事使用异想天开编造的技术术语倾向。它评论了机器看似无限的能力，例如它甚至可以带来抽象的概念（只要它们以字母n开头）当机器被要求创造虚无时，这成为故事中的主要情节点。
　　然而，一些细节是不正确的。Claude给出的虚构单词（超专注、超运动或杂食性变形金刚）似乎都没有真正出现在Lem的作品中，尽管它们非常合理Lem的小说经常使用文字游戏，例如想象机器人骑士穿着马尔可链邮箱盔甲。
　　数学推理
　　为了展示数学思维技能，测试者使用SocietyofActuaries发布的考试P样本问题29：
　　ChatGPT在这里挣扎，在10次试验中只有一次得到正确的答案。以上是它失败的例子正确答案是（D）2。
　　Claude的表现也很差，五次尝试中只有一次回答正确，即使在正确答案中，它也没有列出推断X平均值的理由。
　　代码生成和理解
　　示例：生成Python模块
　　为了比较ChatGPT和Claude的代码生成能力，测试者向两个聊天机器人提出了实现两种基本排序算法并比较其执行时间的问题。
　　ChatGPT可以轻松地为这两种算法编写正确的算法在网上编码教程中多次看到它们。在后续的评估算法中，依旧表现出色。
　　与ChatGPT一样，Claude对基本排序算法几乎没有困难。然而，在评估代码中，Claude犯了一个错误：每个算法使用的输入是随机选择的5000个整数（可能包含重复项），而提示中请求的输入是前5000个非负整数的随机排列（不包含重复项）。同样值得注意的是，Claude在输出结束时报告了确切的timing值这显然是猜测或估计的结果，但可能具有误导性，因为它们不仅仅被确定为说明性数字。
　　文本总结能力
　　测试者要求ChatGPT和Claude总结来自免费内容维基百科的文章文本。这篇文章如下所示：
　　ChatGPT很好地总结了文本，尽管可以说没有按要求在一个简短的段落中。
　　Claude还很好地总结了这篇文章，之后还继续进行对话，询问其回复是否令人满意，并提出改进：
　　3。总结
　　总体而言，Claude是ChatGPT的严重竞争对手，在许多领域都有所改进。虽然Claude被认为是Constitution原则的示范，但它不仅更倾向于拒绝不适当的请求，而且比ChatGPT更有趣。Claude的写作语言更冗长，但也更自然。它连贯地写自己及其局限性和目标的能力似乎也使它能够更自然地回答其他主题的问题。但对于其他任务，如代码生成或代码推理，Claude似乎更糟糕。它的代码生成似乎包含更多的错误。对于其他任务，例如通过逻辑问题进行计算和推理，Claude和ChatGPT似乎大致相似。
　　以上比较是由ScaleSpellbook的成员编写的，ScaleSpellbook是一个为GPT3和其他大型语言模型部署基于提示符的API端点的平台。