整理 | 屠敏
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
叮叮叮,又一款聊天机器人——Claude 2 来了,它可以编写代码、分析文本和撰写文章,当然也支持中文!
其实,Claude 2 的聊天机器和 OpenAI 也颇有渊源,因为它是 OpenAI 前高级成员 Daniela Amodei 和 Dario Amodei 在离职后创立的 Anthropic 公司开发的。
今年 3 月,创立仅 2 年的 Anthropic 便推出了 Claude 的初版,彼时在申请测试之后,有不少媒体直接将其定位为“ChatGPT 最强劲的竞争对手”。
为什么这么说?
从最新的 Claude 2 来看,用户可以直接通过 Anthropic 网站使用上 Claude 2,而不需要等待漫长的“候选名单”。不过,目前仅限美国和英国地区用户使用 。
同时,需要花 20 美元付费购买 ChatGPT Plus 服务才能用上的一些功能,如上传文件自动总结 PDF 文档,可以在 Claude 2 上免费就能用上。
而且,Anthropic 声称 Claude 2 在三个关键领域展示了进步:编码、数学和推理。他们在博客中写道:“我们最新的模型在律师考试多项选择部分的得分为 76.5%,高于 Claude 1.3 的 73.0%。与申请研究生院的大学生相比,Claude 2 在 GRE 阅读和写作考试中的得分高于 90%,在定量推理方面与申请者的中位数类似。”
那么,Claude 2 和 ChatGPT 相比,真实能力究竟如何?是否能赶超 ChatGPT?CSDN 也在第一时间上手体验了一下!
自我介绍
话不多说,先让大家对它有个基础的了解:
常规聊天机器人有的能力,Claude 2 都有,而且正如上文所说,多了一个“查找并提取信息”的能力。
和 Google Bard 相比,至少 Claude 2 是支持中文的,不过在理解能力上还有一定的局限性。
稍微尖锐一些的话题,当问及 Claude 2 ,它和 ChatGPT 相比有何优势时,Claude 2 直白地拒绝做比较。同时,不知道是不是中文能力不太好,在回答问题的过程中出现了一些不明所以的数字内容。当问及它时,它也进行了解释,“数字就是一段无意义的数字串。”
编码
根据Anthropic官方表述,在编码能力方面,Claude 2 表现出熟练程度的提高。它在Python 编程测试 Codex HumanEval上的得分从 56% 上升到 71.2%。
先来一道简单的编码问题。
问:用 Python 实现冒泡排序
Claude 2 最终会对代码思路进一步讲解,方便即使不太精通代码的用户也能了解。
提问:
Claude 2:
#include
#include
class Complex {
public:
double real;
double imag;
Complex(double real = 0.0, double imag = 0.0) {
this->real = real;
this->imag = imag;
}
// 复数加法
Complex operator+(const Complex& other) {
return Complex(real + other.real, imag + other.imag);
}
// 复数减法
Complex operator-(const Complex& other) {
return Complex(real - other.real, imag - other.imag);
}
// 复数乘法
Complex operator*(const Complex& other) {
return Complex(real*other.real - imag*other.imag,
real*other.imag + imag*other.real);
}
// 复数除法
Complex operator/(const Complex& other) {
double r = other.real;
double i = other.imag;
double denominator = r*r + i*i;
return Complex((real*r + imag*i)/denominator,
(imag*r - real*i)/denominator);
}
// 复数乘方
Complex pow(int exponent) {
double r = pow(abs(), exponent) * cos(exponent * arg());
double i = pow(abs(), exponent) * sin(exponent * arg());
return Complex(r, i);
}
// 复数取模
double abs() {
return sqrt(real*real + imag*imag);
}
// 复数辐角
double arg() {
return atan2(imag, real);
}
};
int main() {
Complex a(1.0, 2.0);
Complex b(3.0, 4.0);
Complex c = a + b;
Complex d = a - b;
Complex e = a * b;
Complex f = a / b;
Complex g = a.pow(2);
std::cout << "c = " << c.real << " + " << c.imag << "i\n";
std::cout << "d = " << d.real << " + " << d.imag << "i\n";
std::cout << "e = " << e.real << " + " << e.imag << "i\n";
std::cout << "f = " << f.real << " + " << f.imag << "i\n";
std::cout << "g = " << g.real << " + " << g.imag << "i\n";
return 0;
}
自动总结 PDF 文档
在查找并提取信息维度,我们通过上传一篇《Exploring Length Generalization in Large Language Models》的 PDF 论文,让其帮忙总结。
Claude 2 在响应速度和生成内容维度表现都不错,而且用中文提问,即使文档是全英文的论文,其生成的总结内容也是采用中文输出:
数学问题
同样,根据官方评测,Claude 2 在 GSM8k(一项包含小学数学问题的测试)上,它的得分从 85.2% 提高到 88%。
那我们便以经典的鸡兔同笼问题来检测一下 Claude 2 的能力。
有些出乎意料的是,Claude 2 给出的思路是对的,但是在计算时出现了错误。当告诉它“算错了”时,它也会及时明白错误,并在重新输出后给出了正确的答案:
再来一题:7 年前,妈妈年龄是儿子的6 倍,儿子今年 12 岁,妈妈今年多少岁?
这一次 Claude 2 没有出错。
再试试看:同学们进行广播操比赛,全班正好排成相等的6行。小红排在第二行,从头数,她站在第5个位置,从后数她站在第3个位置,这个班共有()人。
几轮下来,Claude 2 在小学数学能力表现方面还不错。
ChatGPT vs Claude 2
互为竞品,我们还让 ChatGPT 给 Claude 2 出了一道题:
Claude 2 很快给出了答案:
再让 ChatGPT 来评价一下:“非常棒的工作,Claude 2!它成功地解决了这道问题。”
闲聊
虽然 Claude 2 说自己的中文理解能力还有限制,但是我们还是忍不住地试了一下:
通过这个示例,Claude 2 表现让我们感到了惊喜。
再试一次:
还不错!
最后
整体而言,像 Claude 2 这样的人工智能模型可以分析长而复杂的作品,但 Anthropic 仍然意识到它的局限性。毕竟,语言模型有时会凭空捏造一些东西,也会像计算数学题一样出错。
而且整体体验下来,如果说其能力超过了 ChatGPT,其实还为时尚早。具体在使用时候,还是建议大家需要对输出内容自行验证,工具只能作为辅助。
最后,如果对 Claude 2 感兴趣的小伙伴,也可以通过:https://www.anthropic.com/index/claude-2 申请注册体验。
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