Claude 3 VS ChatGPT: 何時應該選擇Claude 3？

Claw-Free: GBD4 的競爭者？

• Claw-Free是另一個大型語言模型，據Anthropic稱在基準測試上比GBD4更優秀，並且根據互聯網上的許多評論，在實際應用中也得到了認可。

• 很多人將Claw-Free與GBD4進行比較，因為GBD4一直是大型語言模型中的王者，但有人認為現在情況可能有所改變。

• 本文會簡要介紹Claw-Free的規格和可用性，並進一步探討它在日常應用中的使用案例，重點關注於內容創作輔助和構思生成等常見用途。

Claw-Free: GBD4 的競爭者？

Claf Free Opus: 免費使用並評估最新旗艦模型

• Chat.LMS y.org 是一個網站，允許用戶免費使用最新的旗艦模型Claf Free Opus。

• Claf Free Opus 是他們的最新旗艦機型，定價每月20美元，但在這個網站上可以免費使用。

• 透過Arena網站，用戶可以直接比較Claf Free Opus和gpt4的輸出結果，這是一個很獨特的優勢。

• 這個網站的目標是建立聊天機器人的排行榜，並提供每兩到三個星期更新一次的模型評估。

• Claf Free Opus 在歐洲可以直接使用，無需VPN，但在歐洲地區無法使用。最佳機型Opus需要付費解鎖。

Claf Free Opus: 免費使用並評估最新旗艦模型

GPT 模型的窗口大小和性能比较

• 現在，GPT 模型的上下文窗口大小已達 200k，但在 Chat GPT 中只有 32k 窗口大小。然而，GB4 API 使用的 128k 上下文窗口卻不太完美，有時中間的信息會遺失。

• 研究人員使用一個名為“針在堆中”的基準測試，將一條信息藏在非常長的文件中，以測試模型的提取能力。

• 雖然 Chat GPT 的 Web 介面與功能相比較缺乏，但這個產品的核心在於它的回答能力。對於一些基本提示，比如“寫一篇文章”或“研究某個主題”，它的表現幾乎與 GB4 相當。

• 這個結果純屬個人主觀看法，來自一位幾乎所有時間都在實驗的高級用戶。

GPT 模型的窗口大小和性能比较

使用自定義指示和上下文來生成內容

• 通過使用自定義指示和上下文，可以生成更加相關和個性化的內容。

• 這個方法的關鍵在於提供豐富的上下文信息，以定制生成的內容。

• 作者通過提供自己的指示信息和最近12個YouTube視頻截圖作為上下文，生成了出色的視頻構想。

• 作者強調，即使依靠數據來做決策，最終創作的決定仍更多地依賴感覺和直覺。

使用自定義指示和上下文來生成內容

GPT記憶系列對話的多步交互

• 這段文字提到GPT對話中的多步交互，以及如何在對話中建立上下文和記憶。

• 作者表示這些主題都很有價值，但在他的內容設定下，可能只有其中兩三個是他願意創作的。

• 他強調自己的內容著重於當下和實用性，而非人工智能的歷史或道德議題。

GPT記憶系列對話的多步交互

認識 CLA 技術

• CLA 技術在視覺能力方面表現出色，能夠處理複雜的圖像。

• 與GPT 4V相比，CLA在視覺能力方面更勝一籌，並以其多模式處理能力脫穎而出。

• CLA 技術在處理複雜圖像時表現更佳，並且與Gemini一樣，從根本上以多模式處理為基礎。

• 在與其他圖像使用案例的比較中，CLA 技術展現出卓越的性能，甚至能夠正確辨識複雜圖像中的細節。

• 透過CLA 技術處理圖像，不同於使用GPT，其API端點也各不相同。

認識 CLA 技術

使用圖像進行效率優化

• 使用圖像作為指令輸入的方式，可以在簡單的操作下提供豐富的內容和上下文，對於執行一次性任務非常有效。

• 圖像指令對於工作效率提高非常有幫助，可以充分利用模型來提供快速且高效的幫助。

• 在一個重要的應用場景中，作者提到了免費通訊和大量的Prompt Generator資源，這些資源對於十種不同的專業都提供了定制化的Prompt Generator，同時也提供了一個包含一千個預生成Prompt的大型產品。

• 這些Prompt Generator根據自定義的指令底部生成了相當通用的Prompt公式，作者對於Growth Hacker的Prompt進行了嚴格測試，並在不同變化下反覆使用，以發現新的用途。

使用圖像進行效率優化

語言模型比較

• 作者概述了對話型AI語言模型的比較，指出自己如何使用這些模型來生成內容。作者運行了不同的自定義指令並觀察了生成結果。

• 作者發現在使用大範圍語言模型進行指令工程時，CLA（對話式語言AI）比GPT-4表現顯著更好，並提供更多詞彙輸出。作者指出根據特定內容語境進行改善後，CLA生成的內容更加詳盡且更具操作性。

• 通過作者的實際測試和比較，結論是在使用大型語言模型進行指令工程時，CLA比GPT-4更為優越。

• 作者對CLA（對話式語言AI）的表現給予肯定，並建議對於需要進行指令工程的場景，選擇CLA將有利於生成更為精細和具體的內容。

語言模型比較

提取通訊模型比較

• 根據討論的內容，作者提到了自己對生成圖片的使用經驗及比較不同通訊模型的結果。

• 作者發現在創建大型語言模型的提示時，通訊模型的選擇確實起到一定影響，但這可能取決於工作流程和提示的內容。另外，作者還提到他測試了一些提示，結果發現CLA優勢明顯。

• 然而，作者也指出在某些情況下通訊模型也會出現失誤，例如在回答一個簡單的數學問題時就出現了錯誤。

• 作者還進行了其他測試，包括生成迴文和代碼，發現兩種通訊模型的結果都不盡如人意。

• 總的來說，作者認為在某些方面通訊模型表現優異，但仍需更多測試和比較來確定最佳使用情況。

提取通訊模型比較

AI 模型的训练数据和性能

• 整个行业都知道 AI 模型的评估主要是基于 Benchmark 问题。

• 虽然他们声称训练数据中不包含 Benchmark 问题，但训练数据并非公开。

• 过去一年来，每个小型的发布都能生成贪吃蛇游戏，因为他们知道人们会进行尝试测试。

• 另一个创作者提出了一个针对性很强的提示，通过提出澄清问题并生成特定角色来增强聊天体验，尤其是对于那些不太了解如何设置提示的人来说。

• 尽管手动设置并精心制作提示可能更有效，但这个提示作为起点效果也相当不错。

• 该模型被用于测试后，产生了出乎意料的效果，这验证了它的伦理 AI 特性和安全性。

AI 模型的训练数据和性能

人工智能模型限制

• 對於一些人物塑造要求高的場景，Claud模型表現不佳，因其不接受角色扮演，使得很多指令無法實現

• 相較於其他模型，這是一個明顯的限制，因為許多場景常常需要以人物塑造為基礎

• 而在文學創作方面，初步判斷Claud模型的表現可能不如GPT-3，因為它並不像GPT-3般具備導演般的角色，僅僅提供文字而已

人工智能模型限制

對AI生成的腳本和Clot的使用經歷

• 作者個人對內容有很高的標準，因此絕不會使用AI為他生成的腳本。

• 然而，他極喜歡Clot在ideation方面的表現，認為它在這方面表現出色，成為他理想的頭腦風暴和創意生成工具。

• 在使用Clot後，作者的初步結論是，他將收藏該網頁並將其放在Cat GPT旁邊，因為他打算兩者並用，並測試它們在不同的使用情境下的效果。

• 作者認為Clot特別擅長在特定情況下的表現更勝一籌，並計劃在以後的實際應用中將它與GPT並用。

• 作者預計Clot的出現將給Open AI帶來激烈競爭，因為Clot的表現太出色，將吸引許多用戶。

• 作者期待讀者在評論區分享他們的對Clot和GPT的看法，並探討兩者在不同使用情境下的優勢。

• 作者表示自己將Clot作為圖像上下文的輸入預設工具，因為他經常在提示中使用圖像。

• 最後，作者指出Open AI很可能在近期推出他們的下一個重大產品，因為Clot的出現將對其用戶造成影響。

對AI生成的腳本和Clot的使用經歷

Conclusion:

在比較Claude 3和ChatGPT時，了解何時應該選擇Claude 3至關重要。無論你是內容創作者還是研究者，本文將幫助你確定適合你需求的最佳選擇。