Claude 3とChatGPTの使い分け: どんなときにどちらを選ぶべきか?

Claw-Free vs GPT-4: 新たな大規模言語モデルの登場

• Claw-Freeは、GPT-4を上回ると主張される新しい大規模言語モデルであり、Anthropicによるベンチマークだけでなく実際の利用においても、多くの人々によって高く評価されています。

• Claw-FreeをGPT-4に置き換えるべきかどうかの答えは、使用用途によると言えます。Claw-FreeはGPT-4の多くの機能を備えており、基本モデルは特定の用途に本当に適しています。

• 多くの利用用途においてテストを行った結果、Claw-Freeは多くの人にとってGPT-4に代わる存在となる可能性があることが示されました。

Claw-Free vs GPT-4: 新たな大規模言語モデルの登場

Claf Free Opusの特徴

• Claf Free Opusは、無料で利用できるサイトがあることを示しました。

• Claf Free Opusは、月額$20で販売されていますが、特定のウェブサイトで無料で利用できます。

• Claf Free Opusは、競合するモデルとの比較ができるリーダーボードがあり、毎2〜3週間更新されます。

• Claf Free Opusを欧州でVPNなしで利用するための方法が提示されています。

Claf Free Opusの特徴

GPTのコンテキストウィンドウについて

• GPTを使用する際、200kのコンテキストウィンドウが利用可能。

• gb4 APIの128kコンテキストウィンドウは、情報の一部が失われる可能性がある。

• Needle in a Haystackというベンチマークによると、非常に長いドキュメント内に情報を隠し、それを取得する能力をテスト。

• 製品の中心は、与えられたプロンプトに対する回答の性能。

GPTのコンテキストウィンドウについて

新たな視点からのテキスト解析

• コンテクストを拡大していくと、より適応された結果が得られることがある

• 簡単なプロンプトでも、カスタムな指示や豊富な情報を組み合わせることで驚くほどの成果が得られる

• YouTube動画の最新12本のスクリーンショットを含めることで、より多くのデータが提供される

新たな視点からのテキスト解析

AIモデルのコンテキストとメモリの構築

• AIモデルが会話中にどのようにコンテキストとメモリを構築しているかを示すメモリシリーズが非常に的確であることが分かりました。

• 彼はHands-Onチュートリアルやプロンプトエンジニアリングを行いたいと考えています。

• 大規模な言語モデルとの比較を行っています。

• AI倫理とガバナンス、AIの歴史をたどるコンテンツの作成は興味深いかもしれませんが、今日起きていることに焦点を当てているチャンネルには合致していません。

• Generative AIに特化したコンテキストが提供されており、そのコンテキストに合致したビデオの作成を望んでいます。

AIモデルのコンテキストとメモリの構築

画像処理技術の優位性

• 複数の利用シナリオにおいて、Opusの結果が優れていたことがありましたが、最も素晴らしい使い方は画像処理であることがわかりました。

• Opusは画像処理においてGPT 4Vを凌駕する性能を持ち、画像に特化した処理方法を採用しています。

• 比較的複雑な画像においても、Claud氏がRedditで見つけた画像の場合、Opusは驚くほど正確な結果を示し、その優位性が明確になりました。

画像処理技術の優位性

画像を使用したプロンプトの効果

• 画像を使用する際に、クラウドは他の方法よりも優れていると感じる

• 画像を使用することで、多くの文脈を簡単に追加することができる

• 画像を使用したプロンプトは、タスクが繰り返される場合には別の方法を使い、一回限りのプロンプトには画像を使用することで、効率的に作業ができる

• クラウドを使用することで、迅速に作業を進めることができる

画像を使用したプロンプトの効果

AIプロンプトエンジニアリングにおけるCLAの優位性

• プロンプトエンジニアリングにおいて、AI言語モデルを使用する際に、CLA（Closed Loop Automation）が実際にはかなり優れていることが明らかになった。

• CLAはより多くのトークン出力を持ち、特定のコンテキストに基づいてプロンプトを改善する際に有利であることが分かった。

• 複数のプロンプト生成ワークフローにおいて、CLAを使用することでより詳細で具体的な生成結果が得られ、変数が効果的に保持されることが明らかになった。

• 一方、GPT-4の出力は限られており、22のプロンプトを生成した後に再度継続する必要があるが、CLAはより多くのトークン出力を持っているため、その点で利点がある。

• 結果として、大規模言語モデルを使用したプロンプトエンジニアリングにおいては、CLAの方が有意に優れているという結論に至った。

AIプロンプトエンジニアリングにおけるCLAの優位性

画像プロンプトの比較

• ジェネレーションズライトでは、写真リアルな画像を生成するためのプロンプトについて紹介されています。

• このプロンプトを使用すると、豊富な詳細を含んだ画像が作成でき、簡単にカスタマイズすることができます。

• GPTプロンプトとCLAフリープロンプトには本質的な違いはなく、大規模言語モデルのプロンプト生成では違いが出ることがある。

• 実際の使用例において、CLAフリーの方が良い結果を出す場合もあるが、完全に失敗するケースもある。

• 例として、Redditで見つけたプロンプトに対してCLAフリーは誤った結果を出し、GPTは正確な結果を出した。

• また、回文の生成やコード生成についても両者にはまだ意見が分かれており、ベンチマークではどちらが優れているかは断言できない。

画像プロンプトの比較

AIモデルの評価と効果的なプロンプティング

• 業界全体がこの基準で評価されることを知っています。

• ベンチマークの質問はトレーニングデータに含まれていないと主張していますが、トレーニングデータは公開されていません。

• 一昔前、ほとんどの人工知能は蛇のゲームを生成するのに苦労していましたが、現在はほとんどのAIモデルがそれを簡単に行うことができるようになりました。

• Synaptic Labsと言う別のクリエイターが提供するプロンプトは、非常に効果的で、初心者にも理解しやすい質問を投げかけて特定のキャラクターを使ってチャット体験を向上させます。

• OpenAIは加速主義かもしれませんが、Synaptic Labsは安全なAIを作ることを徹底的に追求しています。

AIモデルの評価と効果的なプロンプティング

Claudeの制限と特徴

• Claudeは特定のパーソナとして振る舞うことを許可しないため、パーソナモデリングがうまく機能しない。

• また、GBD4などで使用されるカスタム指示もClaudeではうまく機能しない。

• 一方、AIアドバンテージアプローチを用いたカスタム指示などは、全てのLLM（Language Model）で普遍的に機能する。

• さらに、クリエイティブライティングにおいても、Claudeは単にテキストを提供するに過ぎず、内容の計画や責任を取ることができないとされている。

Claudeの制限と特徴

CLTとGPTの比較

• CLTのスクリプトは使わないが、アイディアを考える際には活用している

• CLTはアイデアを生成する際に優れており、GPTよりも優れていると感じる

• 画像をコンテキストとして加える際には、CLTをデフォルトで使用することに決めた

• CLTのリリースにより、OpenAIのユーザーが増加するだろうと予想される

CLTとGPTの比較

Conclusion:

Claude 3とChatGPTの使い分けは、それぞれの特性によるものです。利用目的や具体的な用途に応じて適切なモデルを選ぶことが重要です。