Ai Anthropic Claude 3 vs ChatGPT-4 : Comparação detalhada

Olá a todos, com vocês, como sempre, Radzivon de Latenode e hoje estamos aguardando o artigo final sobre o AI Anthropic Claude 3.
Os experimentos tinham o objetivo de 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 idiomas estrangeiros. Além disso, examinaremos a acessibilidade e as políticas de preços dos serviços baseados no ChatGPT-4 e no Claude 3 Opus.

Na plataforma Latenode , você pode utilizar o ChatGPT-4 e o Claude 3 Opus, que podem ser ferramentas valiosas para a comunidade focada na automação de baixo código e na capacitação de usuários. As sólidas habilidades analíticas e de solução de problemas desses modelos, especialmente os impressionantes recursos do Claude 3 para lidar com problemas complexos, podem torná-los assistentes indispensáveis para os usuários do Latenode que trabalham em projetos de automação. Além disso, a recomendação personalizada e as habilidades de tradução desses modelos de idiomas, como a abordagem diferenciada do Claude 3, podem aprimorar significativamente a experiência do usuário e permitir uma colaboração perfeita na comunidade global do Latenode .

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O objetivo deste artigo é fazer uma pesquisa e uma comparação em grande escala dos dois principais participantes do mercado de IA, ou seja, o Chat GPT 4 e o Claude 3 Opus. Bem, vamos começar a comparar.

Comparando a capacidade de escrever um guia para automação simples

O objetivo do experimento foi comparar o desempenho de dois modelos avançados de linguagem, ChatGPT-4 e Claude 3 Opus, na criação de um guia informativo e envolvente sobre automação simples usando a integração do Google Sheets. A meta era determinar qual modelo poderia produzir conteúdo mais estruturado, compreensível e útil para os leitores, especialmente aqueles interessados em soluções de automação com pouco código.

Avaliação dos resultados: Os textos gerados pelo ChatGPT-4 e pelo Claude 3 Opus foram oferecidos à comunidade de automação de baixo código doLatenode para 450 pessoas, e foi isso que obtivemos:
Os participantes do experimento foram solicitados 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.

Esse experimento demonstra a superioridade do Claude 3 Opus sobre o ChatGPT-4 na geração de textos que atraem os leitores, pelo menos nesse caso específico. Obviamente, é necessário um estudo em grande escala com uma quantidade maior de dados para que você possa tirar conclusões mais precisas. No entanto, o resultado desse 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 os principais recursos 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, seguir as instruções e colocar o conhecimento em prática melhor do que o GPT-4. Foram essas qualidades que permitiram que o Claude 3 Opus obtivesse uma vitória convincente sobre o ChatGPT-4 nesse experimento.

Solução de problemas lógicos

O objetivo do experimento foi avaliar as capacidades de raciocínio do Claude 3 e do ChatGPT-4 apresentando a eles o clássico problema de Monty Hall, um conhecido quebra-cabeça lógico que tem uma solução contraintuitiva.
Comparação e análise dos resultados: Ao resolver o problema de Monty Hall, o Claude 3 demonstrou um profundo entendimento da lógica e das probabilidades subjacentes. Ele forneceu uma explicação detalhada, percorrendo o raciocínio passo a passo. O Claude 3 explicou meticulosamente por que o participante deveria mudar sua escolha para a outra porta fechada para aumentar a 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 trocar sua escolha. No entanto, sua resposta não teve o mesmo nível de profundidade que a do 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:

• O Cláudio 3 adotou uma abordagem mais completa e analítica, fornecendo uma explicação abrangente que explorou o raciocínio subjacente e as probabilidades detalhadas envolvidas. Essa abordagem não apenas resolveu o problema, mas também instruiu o usuário sobre o motivo pelo qual a solução funciona, aumentando a compreensão da lógica por trás da decisão de trocar de porta.
• O ChatGPT-4, embora tenha chegado à solução correta, forneceu uma explicação mais concisa. Ele não ofereceu o mesmo nível de justificativa detalhada que o Claude 3, o que sugere que pode ser menos eficaz para ajudar os usuários a entender completamente a lógica por trás da solução em tarefas de raciocínio lógico mais complexas.

Conclusões: Esse experimento destaca que, embora o Claude 3 e o ChatGPT-4 sejam capazes de resolver problemas lógicos como o problema de Monty Hall, o Claude 3 tem a vantagem de 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 opção preferida dos usuários que buscam explicações detalhadas e educativas.

Compreensão de textos científicos complexos

Ambos os modelos receberam um texto científico que descrevia um estudo com o objetivo de reduzir os erros de prescrição em hospitais públicos do Kuwait. A tarefa era analisar o texto e fornecer um breve resumo dos objetivos, da metodologia e das limitações do estudo.

‍Avaliaçãodos resultados: A alegação 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 "sem nome e sem culpa", a criação de um programa nacional de treinamento e a comparação das taxas de erro antes e depois da implementação do programa. A Cláusula 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 passar alguns aspectos importantes, como as limitações do estudo relacionadas às atitudes dos entrevistados e à 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, porém informativos. A capacidade do Claude 3 de raciocinar e entender o contexto faz dele uma ferramenta valiosa para trabalhar com literatura científica, oferecendo o potencial de melhorar a eficiência da pesquisa e a análise de dados.

Criando recomendações personalizadas

O objetivo desse experimento foi avaliar e comparar os recursos 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 educativas e estruturadas para aprimorar ainda mais o conhecimento na área de TI.
Avaliação dos 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 adequadas aos interesses consultados em finanças, economia e tecnologia, a lista parecia um pouco desorganizada e limitada em termos de escopo devido à falta de categorização.

Em contrapartida, o AI Anthropic Claude 3 adotou uma abordagem mais estruturada. De forma inteligente, ela separou as recomendações em duas listas distintas: uma para filmes e outra para livros. A lista de filmes continha 5 seleções bem pensadas, incluindo biografias, dramas e um clássico cult. A lista de livros continha 7 títulos diferentes, abrangendo tópicos importantes como revolução digital, empreendedorismo, algoritmos e inovação disruptiva.

As listas categorizadas do Claude demonstraram um nível mais alto de organização e curadoria. Em vez de apenas listar rapidamente alguns títulos, Claude pensou em fornecer um conjunto diversificado de recomendações substanciais segmentadas de forma organizada por tipo de mídia. Isso tornou as sugestões muito mais digeríveis e fáceis de analisar para alguém que deseja explorar sistematicamente o assunto por meio de uma combinação de livros e filmes.

Conclusão: De modo geral, embora ambas as IAs tenham fornecido recomendações úteis alinhadas com a consulta, a resposta do Claude foi nitidamente mais estruturada, expansiva e sintonizada com o mapeamento de uma jornada de aprendizado imersiva para desenvolver conhecimento e experiência em TI. As diferenças destacaram os recursos analíticos mais fortes do Claude em termos de compreensão do contexto, categorização de informações e produção de respostas completas e multifacetadas.

Codificação de um jogo simples

O objetivo deste experimento foi testar a capacidade de dois modelos avançados de linguagem, Claude, da Anthropic, e ChatGPT-4, da OpenAI, de gerar um código funcional para um jogo simples, usando o popular jogo para celular Flappy Bird como um caso de teste.

Avaliação dos resultados: O Claude 3 realizou 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, inclusive a renderização do pássaro, dos canos e do plano de fundo, bem como a manipulação de eventos e a lógica para mover objetos.

Por outro lado, o ChatGPT-4 se recusou a gerar código para o Flappy Bird, citando possíveis problemas de direitos autorais. Em vez disso, ofereceu uma explicação de alto nível sobre as etapas básicas para a criação de um jogo semelhante. Aqui está a resposta do ChatGPT-4:

"Sinto muito, mas não posso fornecer o código do jogo Flappy Bird, pois isso violaria as leis de direitos autorais. No entanto, posso ajudar você a explicar as etapas básicas para criar um jogo semelhante:..."

Esse experimento demonstra que o Claude apresenta 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 do ponto de vista da conformidade com os direitos autorais, ela também limita sua utilidade em tarefas de programação e desenvolvimento. Por outro lado, o Claude apresenta uma abordagem mais proativa, pronta para fornecer exemplos de códigos funcionais mediante solicitação. Isso torna o Claude um modelo mais preferível para desenvolvedores e programadores que buscam soluções imediatas para criar jogos e outros aplicativos.

Tradução de texto de outro idioma

O objetivo desse experimento foi avaliar os recursos de tradução do Claude 3 e do ChatGPT-4, solicitando que eles 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: O aluno 3 abordou a tarefa com cautela, reconhecendo a complexidade da tradução de textos técnicos, especialmente considerando o contexto cultural e a terminologia. A tradução foi fornecida com a explicação de que ela é mais literal do que idiomática, e que alcançar a naturalidade exige uma compreensão profunda do idioma 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 não-intuitividade e ao complexo formalismo matemático."

Conclusões: Embora tanto o Claude 3 quanto o ChatGPT-4 tenham traduzido o texto com eficácia, a abordagem do Claude 3 foi mais abrangente, pois incluiu considerações sobre os aspectos culturais e idiomáticos da tradução. Isso sugere que o 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, não tinha a camada adicional de percepção fornecida pelo Claude 3, que pode ser essencial em cenários de tradução mais complexos ou com mais nuances.

Resolução de problemas matemáticos

O objetivo do experimento foi comparar as capacidades de resolução de problemas matemáticos do Claude 3 e do ChatGPT-4, apresentando a eles um problema geométrico específico envolvendo comprimentos de lados de triângulos e trigonometria.

O problema matemático apresentado foi: no triângulo ABC, os comprimentos de dois lados AB = π e BC = cos 30° são conhecidos, e o comprimento do lado AC é um número inteiro. Encontre o comprimento de AC.

Ao resolver esse problema, o aluno 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, o Cláudio 3 calculou que c = π - 1. Em seguida, observou que, como o enunciado do problema exige que o comprimento de AC seja um número inteiro, os únicos valores possíveis seriam 3 ou 4.

Análise dos resultados: O experimento destacou diferenças significativas nos recursos matemáticos dos dois modelos:

• Claude 3 resolveu o problema corretamente aplicando a lei do cosseno e determinando logicamente os possíveis valores inteiros para AC. Ele demonstrou uma profunda percepção matemática e uma abordagem metódica para a solução de problemas.
• ChatGPT-4 não resolveu o problema corretamente e demonstrou falta de compreensão ao aplicar os princípios matemáticos necessários para deduzir a resposta correta.

Conclusões: Esse experimento demonstra que o Claude 3 possui conhecimento matemático e habilidades de resolução de problemas superiores aos do 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, demonstrando um raciocínio matemático robusto. Esse exemplo ilustra que, em determinados domínios, como a solução de problemas matemáticos, o Claude 3 pode superar o ChatGPT-4 em termos de conhecimento e capacidade analítica.

Acessibilidade e preços: Claude 3 vs GPT-4

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: De modo 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 que oferecem diferentes níveis de funcionalidade e preços. Os planos de preços do ChatGPT-4 são mais simples, com quatro camadas que oferecem níveis crescentes de funcionalidade e suporte.

Em termos de acessibilidade, o ChatGPT-4 é mais acessível a usuários não técnicos, com um aplicativo da 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.

Conclusão

Os extensos experimentos e comparações realizados neste artigo demonstraram as impressionantes capacidades do assistente de IA Claude 3, desenvolvido pela Anthropic. Em uma série de tarefas - desde a geração de conteúdo envolvente até a análise de textos científicos complexos, o fornecimento de recomendações personalizadas, a codificação de jogos simples e a tradução entre idiomas - o Claude 3 superou consistentemente o modelo ChatGPT-4, amplamente aclamado.

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 de trabalho; e seu tratamento diferenciado dos desafios de tradução.

Embora ambos os modelos tenham seus pontos fortes e considerações de acessibilidade, as evidências cumulativas sugerem que o Claude 3 representa um avanço significativo na tecnologia de IA de conversação. O foco da Anthropic no desenvolvimento de um assistente com recursos analíticos robustos, flexibilidade e atenção ao contexto parece ter valido a pena. Como o cenário da IA continua a evoluir rapidamente, o modelo Claude 3 surge como um concorrente formidável do ChatGPT-4 e uma tecnologia que merece ser explorada e adotada.

PERGUNTAS FREQUENTES

O que é o Claude 3 e quem o desenvolveu?

O Claude 3 é um modelo avançado de IA de processamento de linguagem natural desenvolvido pela empresa Anthropic.

Quais foram as principais tarefas e áreas de aplicação examinadas nos experimentos?

Os experimentos avaliaram as habilidades dos modelos em áreas como geração de conteúdo, análise de texto científico, criação de recomendações personalizadas, codificação, tradução e solução de problemas.

Quais dois modelos de IA foram comparados nos experimentos?

Os experimentos compararam o Claude 3 da Anthropic e o ChatGPT-4 da OpenAI.

Qual modelo demonstrou melhor desempenho geral nos experimentos?

Na maioria dos experimentos, o Claude 3 superou o ChatGPT-4 em aspectos como estrutura, informatividade, profundidade de análise e atenção ao contexto.

Qual é a principal vantagem do Claude 3 destacada no artigo?

Uma das principais vantagens do Claude 3, de acordo com o artigo, é sua maior capacidade analítica, flexibilidade e atenção ao contexto em comparação com o ChatGPT-4.

Como os modelos se comparam em termos de acessibilidade e preço?

O Claude 3 oferece um modelo de preços mais complexo, com três versões com preços diferentes, enquanto o ChatGPT-4 tem uma estrutura de preços mais simples. O GPT-4 é mais acessível a usuários não técnicos, enquanto o Claude 3 é mais acessível a desenvolvedores por meio de sua API.

Que conclusão geral você tirou no artigo sobre a importância de Claude 3?

O artigo conclui que o Claude 3 representa um avanço significativo na IA de conversação e é um concorrente formidável do ChatGPT-4 devido a seus recursos analíticos e sua flexibilidade.