Revolutionäre KI-Modelle: Claude 3 gegen GPT 5 - Ein Vergleich

Neue KI-Ära: Anthropics Veröffentlichung von Claude 3 und mögliche Hinweise auf GPT-5 von OpenAI

• Ich möchte euch alle daran erinnern, dass es vor fast genau einem Jahr war, als GPT-4 von OpenAI angekündigt wurde. Dies hier, liebe Zuschauer, ist mein originales GPT-4 Ankündigungsvideo, das am 15. März 2023 veröffentlicht wurde. Heute ist der 5. März 2024 und es ist der Tag nach der Veröffentlichung eines großen Konkurrenten von OpenAI, Anthropics, nämlich Claude 3. Dies ist ein KI-Sprachmodell, das OpenAIs GPT-4 sehr ähnlich ist, aber besser ist. Beachten Sie, liebe Zuschauer, dass dies etwas ist, worüber ich gestern wirklich sprechen wollte, aber nicht konnte, da ich mich ein wenig kränklich fühlte. Und wie Sie vielleicht sehen können, bin ich auch heute nicht bei 100%, aber ich werde mein Bestes tun. Gestern, am 4. März, kündigte Anthropics Claude 3 an, die nächste Generation ihrer KI-Modelle. Es besteht aus drei hochmodernen Modellen: Opus, das größte, Sonet, das mittelgroße Modell, und Hau, das kleine winzige Modell. Claude setzt branchenführende Maßstäbe in den Bereichen Schlussfolgerungen, Mathematik, Kodierung, multilinguales Verständnis und visuelle Fähigkeiten. Ja, jetzt hat Claude auch Visionen, genau wie GPT-4. Daher werden wir heute tief in Claude 3 eintauchen und uns mit den Leistungsindikatoren befassen. Doch ich möchte den Rahmen für den größeren Kontext setzen, denn auf Twitter passieren gerade verrückte Dinge. Jeremy Howard, Mitbegründer von Answer, sagt, dass es offensichtlich eine große Woche wird, und wir erhalten eine Antwort von Logan.GPT, einem kürzlich ausgeschiedenen Mitarbeiter von OpenAI, der einfach bestätigt. Vielleicht weiß er etwas über OpenAI, das wir nicht wissen, vielleicht gibt er einen Hinweis auf GPT-5. Und offensichtlich ist das, worauf alle Antworten hinweisen, alle sind wirklich aufgeregt. Es könnte also eine viel größere Woche werden als nur Claude 3. Natürlich musste OpenAI am selben Tag wie Anthropics etwas veröffentlichen, aus irgendeinem Grund, also haben sie einfach gesagt, dass GPT-

Neue KI-Ära: Anthropics Veröffentlichung von Claude 3 und mögliche Hinweise auf GPT-5 von OpenAI

Revolutionäre Fortschritte in der KI: Claude 3 und GPT 5 im Vergleich

• Man kann nun Antworten auf dich lesen, eine ziemlich nette Funktion, wie ich finde. Wie dem auch sei, zurück zu Claude 3 von Anthropik AI, der anscheinend diese Woche vom GPT 5 überschattet werden könnte. Wie auch immer, man kann sehen, dass er in Bezug auf das Wissen auf Bachelor-Niveau dem GPT 4 überlegen ist und ihn in der Abschluss-Level-Logik problemlos schlägt. Auch in Grundschulmathematik und Mathematikproblemlösung übertrifft er GPT 4 deutlich. Er glänzt wirklich im multilingualen Mathematikbereich und auch im Bereich des Codes, was ziemlich bedeutend ist. Er erreicht hier 67%, während der GPT 4 keine Chance hat und Claude 3's Opus 85% erreicht. Dieses größte Claude 3-Modell übertrifft das GPT 4-Modell auch um drei Punkte in der Textanalyse und wir sehen das auch bei gemischten Bewertungen. Ja, es ist definitiv ein besseres Modell als GPT 4. Ich denke, das ist ziemlich klar. Denken Sie daran, dass auch die Sonet- und Hiq-Kleinmodelle ziemlich wettbewerbsfähig mit GPT 4 sind, wobei Hiq nur knapp unterhalb des Niveaus von GPT 4 liegt und in fast allen Benchmarks außer im Codebereich viel besser abschneidet. Claude 3 Haiku könnte das ultimative Coding-Modell sein, wenn Sie große Code-Mengen generieren möchten, denn natürlich ist Haiku viel, viel günstiger als selbst GPT 3.5, und Sonet scheint in vielen verschiedenen Bereichen mit GPT 4 gleichauf zu sein, wobei GPT 4 in einigen Bereichen und Sonet in anderen Bereichen gewinnt, aber wie gesagt ist Opus insgesamt einfach besser als GPT 4. Ich möchte auch noch kurz auf einige Community-Reaktionen eingehen. Matt Wolf stellt fest, dass Claude 3 wirklich, wirklich gut ist. Wolf Opus hat in nur einem einzigen Anstoß ein funktionierendes Miname erstellt, und Sonet hat das Spiel in zwei Anstößen erstellt. Chachi PT hatte immer noch Schwierigkeiten, selbst nach mehreren Anstößen. Beide Versionen schnitten besser ab als Chat GPT beim Zusammenfassen langer Dokumente und waren ebenso gut wie

Revolutionäre Fortschritte in der KI: Claude 3 und GPT 5 im Vergleich

Die Revolution der KI-Modelle: Anthropics Haiku gegen OpenAIs GPT-3.5

• GPT bei der Beschreibung von Bildern kreatives Schreiben und Vermeidung von Voreingenommenheiten, hat jedoch in Wolf's Tests hier bei ChatGPT beide Versionen von Claude in einem komplexen Logikproblem übertroffen. Außerdem wird heute ein Video veröffentlicht, also haltet Ausschau danach. Wolf produziert immer gute Videos. Sully macht hier auf Twitter einen wichtigen Punkt und fragt, hat Anthropics Haiku jedes kleine Modell dort draußen einfach eliminiert? Wenn ich das richtig lese, sind die Haiku-Benchmarks fast so gut wie GP4, kosten aber nur 25 Cent pro Million Tokens, was GPT 3.5 und Open-Source-Lösungen absolut alt aussehen lässt. Haiku ist 40 Mal günstiger als GP4 Turbo und fast genauso gut. Sully merkt an, dass es fast so gut ist wie ein 7B-Siiz-Modell auf dem Open-Source-Markt und somit ein ziemlich großes Thema ist. Dies könnte der Punkt sein, an dem Anthropic in gewisser Weise den Thron von OpenAI übernimmt und es einfach beim Preis-Leistungs-Verhältnis schlägt. Mathe Schumer auf Twitter bemerkt auch, dass mit Claude und Gemini 1.5 Pro die Ära der 1-Million-plus-Token-Kontextfenster offiziell angebrochen ist und präsentiert die Recall-Genauigkeit über 200.000 Token-Kontextfenster und wie perfekt es wirklich ist mit 99% Genauigkeit. Sie tun dies indem sie etwas namens Nadel im Heuhaufen-Bewertung verwenden, bei der ein zufälliges kleines Stück Text, das nicht da sein sollte, in einem riesigen Textkörper platziert wird und konnten es erkennen. Die Frage ist, wenn dieses Modell bei 200.000 Tokens perfekt ist, wie wird es sich bei etwas wie einer Million Tokens verhalten? Es fällt auf, dass sie anfangs 200.000 Tokens anbieten, aber sie sagen, dass alle drei Modelle in der Lage sind, Eingaben von über 1 Million Tokens zu verarbeiten. Wirklich interessanter Punkt von Mathe Schumer.

Die Revolution der KI-Modelle: Anthropics Haiku gegen OpenAIs GPT-3.5

Analyse des US-amerikanischen BIP-Trends mit Anthropics neuer Claude 3-Modelle-Familie

• Bevor wir uns wirklich darauf einlassen und dieses Modell testen, für das sie einige schnelle Beispiele haben, die ziemlich cool sind, haben sie tatsächlich einige Demo-Videos, die ich mir ansehen möchte, damit wir dieses Modell in Aktion sehen können, wie es Claude darstellt oder wie es anthropic darstellt. Zuerst schauen wir uns Claude 3 als Wirtschaftsanalyst an, um zu sehen, ob Claude und ein paar Freunde uns helfen können, die Weltwirtschaft in wenigen Minuten zu analysieren. Ich habe Claude 3 Opus gebeten, der größten Modell in anthropics neuer Claude 3-Familie, die BIP-Trends für die USA anzusehen und eine Markdown-Tabelle dessen zu erstellen, was es sieht. Wir haben Opus und alle anderen Modelle in der Claude 3-Familie umfassend im Umgang mit Werkzeugen geschult, und eines der wichtigsten Werkzeuge, das es verwendet, ist dieses Web-View-Tool. Es geht zu einer URL, schaut sich an, was sich auf der Seite befindet, und aufgrund seiner Multimodalität kann es die Informationen auf dieser Seite nutzen, um komplexe Probleme zu lösen. Hier ist die Markdown-Tabelle, und es ist wichtig zu beachten, dass Claude keinen direkten Zugriff auf diese Zahlen hat. Es schaut buchstäblich auf denselben Browser, den du und ich sehen, betrachtet den Trend und versucht abzuschätzen, was die genauen Zahlen sind. Schauen wir, wie genau es war. Wir haben das Modell gebeten, einen Plot der Daten zu erstellen, und es hat dieses zweite Werkzeug, diesen Python-Interpreter, verwendet, um den Code zu schreiben und das Bild für uns zu rendern. Hier ist das Bild. Es hat tatsächlich hilfreiche kleine Tooltips-Animationen hinzugefügt, um einige der wichtigen Spitzen und Täler in den letzten Jahrzehnten der US-Wirtschaft zu erklären, und wir können diesen Graphen mit den tatsächlichen Daten vergleichen. Und es stellt sich heraus, dass es ziemlich nah dran ist, es liegt tatsächlich innerhalb einer Genauigkeit von 5 %, und übrigens, Clas Transkription hier stammt nicht nur aus seinem bereits vorhandenen Wissen über das US-BIP. Wir haben es mit einem...

Analyse des US-amerikanischen BIP-Trends mit Anthropics neuer Claude 3-Modelle-Familie

Die Zukunft der Weltwirtschaft: Prognosen für 2030

• Eine große Stichprobe von fiktiven BIP-Grafiken zeigte eine durchschnittliche Transkriptionsgenauigkeit von 11%. Anschließend wurden statistische Analysen durchgeführt, um die zukünftige Entwicklung des BIP der USA abzuschätzen. Mithilfe von Python wurden Simulationen durchgeführt, um die Bandbreite der möglichen BIP-Entwicklungen für das nächste Jahrzehnt zu visualisieren. Doch können wir noch weiter gehen? Wir haben das Modell gebeten, eine komplexere Frage zu analysieren: Wie könnte sich das BIP in den größten Weltwirtschaften verändern? Um dies zu ermöglichen, wurde dem Modell ein weiteres Werkzeug namens 'Dispatch Sub Agents' zur Verfügung gestellt. Dies ermöglicht dem Modell, das Problem in viele Teilprobleme aufzuteilen und dann andere Versionen von sich selbst um Hilfe zu bitten. Die Modelle können so eine komplexere Aufgabe gemeinsam bewältigen. Die Sub-Agentenmodelle analysieren nun die BIP-Entwicklung für jede der einzelnen Volkswirtschaften, besuchen relevante Webseiten, sammeln Informationen und analysieren die Daten. Das Modell hat Prognosen für die Weltwirtschaft in den Jahren 2030 und 2020 erstellt und eine schriftliche Analyse geliefert.

Die Zukunft der Weltwirtschaft: Prognosen für 2030

Die revolutionäre Vision von KI-Modellen: Eine Analyse der Zukunftsaussichten bis 2030

• Dort, wo es variable Vorhersagen gibt, die sich auf die statistische Analyse beziehen, zeigt uns das, dass es glaubt, dass sich der BIP-Anteil bestimmter Wirtschaften bis 2030 ändern wird und welche größer oder kleiner sein werden. Hier haben wir also eine komplexe mehrstufige multimodale Analyse, die von einem Modell durchgeführt wird, das Unteragenten erschaffen kann, um noch mehr Aufgaben parallel abarbeiten zu können. Von allem, was ich online von Claude 3 gesehen habe und von dem ich Leute reden gehört habe, habe ich nie jemanden über dieses bald kommende Tool sprechen hören, das die Funktion des Funktionsaufrufs nutzt. Sicher, das ist etwas, das wir bereits gesehen haben. Aber die Fähigkeit, mehrere KI-Agenten gleichzeitig zu entsenden, ist bisher von keinem der großen Player zu sehen gewesen. Ich meine, wir haben es sicher schon gesehen und es hat in der Vergangenheit mit unterschiedlichem Erfolg funktioniert, aber wir haben es noch nicht von einem der großen Spieler wie Meta AI, Google, Open AI, Anthropics gesehen. Das ist definitiv ein Novum, und Open AI sollte am meisten Angst vor dieser Möglichkeit haben. Die Fähigkeit, mehrere Agenten gleichzeitig mit diesen sehr leistungsfähigen gp4-fähigen oder besseren Modellen zu entsenden, um alle Arten von Funktionsaufrufen zu tätigen und das alles zu einem Ganzen zusammenzufassen, ist eine der fortschrittlichsten Anwendungen von Werkzeugen und Problemstellungen, die ich je von einem großen Sprachmodell gesehen habe. Das ist multimodal Punkt. Das ist absolut atemberaubend. Ja, ich habe eine Frage gestellt, auf die wir am Ende des Videos heute eingehen werden. Ich denke, das hat gerade meine Antwort für mich gegeben. Jetzt werfen wir einen Blick auf die Vision Fähigkeiten eines der schnellsten und kostengünstigsten Vision-fähigen Modelle der Welt. Um dies zu demonstrieren, werden wir Tausende gescannter Dokumente in wenigen Minuten durchlesen. Die Library of Congress, Bundesautoren.

Die revolutionäre Vision von KI-Modellen: Eine Analyse der Zukunftsaussichten bis 2030

Revolutionäre Technologie zur Verarbeitung von gescannten Dokumenten

• Das Projekt ist eine Sammlung von Tausenden gescannter Transkripte aus Interviews während der Großen Depression. Dies ist eine Goldmine unglaublicher Erzählungen und echter Helden des Lebens, die jedoch in schwer zugänglichen Scans von Transkripten versteckt ist. Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Dokumentarfilmer oder Journalist. Wie können Sie in diesen Tausenden unordentlicher Dokumente graben, um das beste Quellenmaterial für Ihre Forschung zu finden, ohne sie alle selbst lesen zu müssen? Da es sich bei diesen Dokumenten um gescannte Bilder handelt, können wir sie nicht in ein Text-LLM einspeisen, und diese Scans sind unübersichtlich genug, um eine Herausforderung für die meisten dedizierten OCR-Software zu sein. Glücklicherweise ist Haiku nativ fähig in Vision und kann umgebenden Text nutzen, um diese Bilder abzuschreiben und wirklich zu verstehen, was vor sich geht. Wir können auch über einfache Transkription hinausgehen und Haiku bitten, strukturierte JSON-Ausgaben mit Metadaten wie Titel, Datum und Stichwörtern zu generieren, aber auch Kreativität und Urteilsvermögen einsetzen, um zu bewerten, wie fesselnd eine Dokumentation die Geschichte und die Charaktere wäre. Wir können jedes Dokument parallel verarbeiten, um die Leistung zu steigern, und mit Claudes Hochverfügbarkeits-API dies in großem Maßstab für Hunderte oder Tausende von Dokumenten tun. Schauen wir uns einige dieser strukturierten Ausgaben von Haiku an. Haiku ist in der Lage, nicht nur zu transkribieren, sondern auch kreative Dinge wie Stichwörter herauszuziehen. Wir haben diese Sammlung vieler, vieler Scans in reiche, strukturierte Schlüsselwortdaten umgewandelt. Stellen Sie sich vor, was eine Organisation mit einem Wissensschatz an gescannten Dokumenten wie ein traditioneller Verlag, ein Gesundheitsdienstleister oder eine Anwaltskanzlei tun kann. Haiku kann ihre umfangreichen Archive und Werke durchforsten. Wir würden uns freuen, wenn Sie es ausprobieren und sehen, was Sie aufbauen. Die Möglichkeit, hunderte verschiedener Bilder auf einmal anzusehen im Vergleich zu den mageren 4, die Sie mit GPT für Vision gleichzeitig betrachten können, ist ziemlich beeindruckend.

Revolutionäre Technologie zur Verarbeitung von gescannten Dokumenten

Künstliche Intelligenz und Sprachenlernen: Die Zukunft des Fremdsprachenlernens

• Fantastisch und die Fähigkeit, alles genau zu transkribieren und dann all diese zusätzliche Arbeit zu leisten, ist ziemlich beeindruckend. Dies erfordert ein hohes Maß an Kontextkohärenz, über das wir bereits früher im Video gesprochen haben. Ich denke, dass dies im Grunde eine weitere Steigerung von dem ist, was wir derzeit mit gp4 hinsichtlich der Visionenfähigkeiten bekommen. Das Hochladen einer Vielzahl von Dokumenten auf einmal, sie transkribieren und sie alle in einem großen Kontext verwenden, ist ziemlich faszinierend. Nicht so verrückt wie das letzte, was wir gesehen haben, aber immer noch ziemlich beeindruckend und absolut branchenführend. Jetzt werfen wir einen Blick auf Claude 3 als Sprachlernpartner-Agenten, mit dem Sie in der Sprache sprechen können, die Sie lernen möchten. Ich habe Spanisch ausgewählt und wollte, dass es meine unvollkommene Spanisch nimmt und mir hilft, sie zu verbessern. Also habe ich beschlossen, dass ich möchte, dass es ein paar Dinge tut. Ich wollte, dass es meine Nachricht, die in unvollkommenem Spanisch sein wird, nehmen und aufschreiben, was es für meine Absicht hält, in Englisch. Dann habe ich es gebeten, die ideale Lernernachricht zurückzuschreiben, die nur meine Nachricht ist, wie sie eigentlich in Spanisch geschrieben worden sein sollte, damit ich die ideale Form davon sehen kann. Dann habe ich es gebeten, eine Lehrerantwort zu schreiben, die nur eine Antwort an mich auf Spanisch ist, damit ich das Gespräch fortsetzen kann. Hier folgt es dem von mir geforderten Format, indem es die Nachricht, die ich zu senden versucht habe, auf Englisch zurückgibt, mir sagt, wie ich es hätte sagen sollen, indem es einige der Grammatikprobleme in meinem Anliegen korrigiert hat, und dann hat es mir auf Spanisch geantwortet und mich gefragt, woher ich komme. Stellen Sie sich nun vor, dass ich ein bestimmtes Wort auf Spanisch nicht kenne, aber es dennoch sagen möchte. Ich werde dieses Wort einfach auf Englisch in eckigen Klammern einfügen und hoffentlich

Künstliche Intelligenz und Sprachenlernen: Die Zukunft des Fremdsprachenlernens

Die Vielfalt von Sonet als Sprachlernpartner entdecken

• Sonet kann Texte für dich übersetzen, selbst wenn du aufgrund von Verständnisschwierigkeiten ins Stocken gerätst. Du kannst einfach darum bitten, dass die Nachricht ins Englische übersetzt wird, um sie zu verstehen und darauf zu antworten. Auf diese Weise kannst du den Dialog auf Spanisch fortsetzen. Als abschließender Schritt könntest du Sonet bitten, basierend auf den besprochenen Themen, ein kleines Quiz für dich zu erstellen. Wenn du Sonet als Sprachlernpartner nutzen möchtest, wirst du feststellen, dass es über beeindruckende Sprachkenntnisse verfügt und die Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Sprachen versteht. Auch wenn der Funktionsumfang beeindruckend ist, könnte der monatliche Preis von 20 US-Dollar für die Premium-Version etwas hoch erscheinen. Es lohnt sich möglicherweise, wenn weitere Funktionen hinzugefügt werden. Lass uns mit einem einfachen Bildtest beginnen. Lade mein Logo hoch und beschreibe mir dieses Bild.

Die Vielfalt von Sonet als Sprachlernpartner entdecken

Die Evolution von Opus: Eine Revolution in der KI-Modellierung

• Die Aktualisierung auf Opus könnte nun die intelligenteste KI-Modellierung sein. Wir versuchen denselben Text erneut und erhalten ein wesentlich besseres Ergebnis. Das Bild zeigt eine 3D-gerenderte Figur, die einer niedlichen lächelnden Zitrone oder Zitrusfrucht ähnelt. Der Körper ist einer abgerundeten Zitrone nachempfunden und von lebhaft gelber Farbe. Oben befindet sich ein grünes Blatt. Das auffälligste Merkmal ist ihr schwarzer Visier oder Bildschirm, der die obere Hälfte des Körpers bedeckt und als Gesicht dient, mit einem einfachen Lächeln darauf. Es wird nicht direkt auf dem Visier angezeigt, daher müssen wir hier ein paar Punkte abziehen. Die glänzende, glatte Textur ist korrekt und wirklich beeindruckend. Im direkten Vergleich mit gp4 Vision erhalten wir ein sehr ähnliches Ergebnis: eine stilisierte Zitronenfigur vor einem lebhaft grünen Hintergrund, ein einzelnes Blatt oben, cartoonartige, weiß gerahmte Schutzbrillenlinsen, die die Augenpartien abdecken. Dieser Teil der Beschreibung, der von den

Die Evolution von Opus: Eine Revolution in der KI-Modellierung

Die erstaunliche Welt der Photonen und ihre Masse

• Photonen oder ein Pfund Ziegelsteine - sende das an Opus - dies ist eine Art Trickfrage. Oh wow, es hat es richtig verstanden! Ich liebe es zu sehen, dass ein Pfund eine Maßeinheit ist, keine Gewichtseinheit. Photonen sind masselose Teilchen, daher macht es keinen Sinn, von einem Pfund Photonen zu sprechen. Oh mein Gott, es spielt auch mit! Wir könnten sagen, ein Pfund Photonen ist in dem Sinne schwerer, dass Photonen Energie haben und Energie nach Einsteins berühmter Gleichung e=mc² gleich Masse ist. Die Energie eines Photons hängt von seiner Frequenz ab. Nehmen wir an, es handelt sich um grünes Licht. Dann hat ein einzelnes Photon eine Energie von etwa 4x10^19 Joule. Wenn wir ein Pfund in Kilogramm umrechnen und die Gleichung e=mc² verwenden, ergibt sich, dass ungefähr 2x10^31 Photonen einem Pfund Masse entsprechen. Ein Pfund Photonen repräsentiert eine überwältigende Menge an Energie, weit mehr als die chemische Energie, die in einem Pfund Ziegelstein gespeichert ist. Fast jeder, der gut in Mathematik ist, lasst mich wissen, ob das korrekt ist, denn ich hätte keine Ahnung. Ich bin wirklich beeindruckt davon. Wirf die genau gleiche Trickfrage an GPT-4: Ein Pfund Photonen und ein Pfund Ziegelsteine wiegen beide dasselbe - ein Pfund. Allerdings ist das Konzept, Photonen zu wiegen, knifflig, da Photonen Lichtteilchen sind und keine Masse im herkömmlichen Sinne haben. Sie haben Energie. Es bringt wieder e=mc² ins Spiel - es wird etwas einfacher dargelegt. Ich weiß nicht, ob mir die Antwort von GPT-4 oder Opus besser gefallen hat. Ich denke, diese ist interessanter, da sie die Mathematik durchgeführt hat. Wenn diese Mathematik korrekt ist, wäre es ziemlich beeindruckend. Es hat meiner Meinung nach versucht, die Frage etwas mehr zu analysieren, was wirklich interessant ist. Nun werden wir Opus auf sehr spezifisches Wissen prüfen. Ihr wisst vielleicht, dass ich ein Autonarr bin.

Die erstaunliche Welt der Photonen und ihre Masse

Die Zukunft von AI-Textgeneratoren: Ein Blick auf Claude 3 und GPT 5

• Wir werden hier spezifisches Wissen über Autos haben, um es etwas genauer zu betrachten. Wir fangen leicht an, indem wir versuchen, einen Satz zu vervollständigen. Bisher läuft es gut und wir liefern solide Informationen zu etwas ziemlich Nuanciertem. Doch hier mangelt es an Genauigkeit, da die Informationen in diesem Satz ungenau sind. Selbst bei komplexeren Informationen kann es noch zu Fehlern kommen, was wichtig ist zu beachten. Der Trainingsdaten-Cut-Off liegt im August 2023, was insgesamt nicht schlecht ist. Ich bin sehr beeindruckt von Claude 3. Obwohl ich denke, dass Opus wahrscheinlich etwas besser ist als GPT 4, scheinen die Bildfähigkeiten tatsächlich ziemlich gleich auf zu sein, als es die Benchmarks glauben machen. Ich denke, dass die große Sache für Claude 3 die Fähigkeit sein wird, Informationen auf so präzise Weise zu analysieren, indem es andere Agenten nutzt. Das erste kleine Demovideo, das wir gesehen haben, war absolut atemberaubend. In Bezug auf das, was ich früher auf Twitter erwähnt habe: Wird Claude 3 OpenAI dazu zwingen, GPT 5 einzustellen? Nathan Lance sagt, dass er das glaubt. Sean Ralston hier sagt, dass die Preise von Opus ziemlich verrückt sind. Viele sagen nein, sie denken, dass sie zuerst ein GPT 4.5 veröffentlichen werden. Ehrlich gesagt wusste ich nicht, was meine persönliche Antwort war, bis ich dieses Video sah. Die Tatsache, dass Anthropik Claude 3 gut mit mehreren Agenten gleichzeitig arbeiten lässt, die Arbeit aufteilen und ein Potenzial für einen Kontext von einer Million Token haben, ist ziemlich massiv. Ich denke, dass dies etwas sein könnte, das OpenAI in naher Zukunft zwingen würde zu handeln. Und wenn wir das, was wir am Anfang des Videos gesehen haben, mit einem kleinen Hinweis von einem ehemaligen OpenAI-Mitarbeiter, betrachten, könnte GPT 5 sehr gut unmittelbar bevorstehen, und Agenten werden wohl das Thema für 2024 sein. Lass mich wissen, was du in den Kommentaren denkst. Vielen Dank fürs Zuschauen. Bis zum nächsten Mal und tschüss.

Die Zukunft von AI-Textgeneratoren: Ein Blick auf Claude 3 und GPT 5

Conclusion:

In der Welt der KI-Modelle stehen Claude 3 und GPT 5 im Fokus. Claude 3 beeindruckt mit Multimodalität und Expertise, während die Zukunft von GPT 5 in der Schwebe liegt.

Q & A