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Radzivon Aljovik
Entusiasta de la automatización de bajo código
13 de mayo de 2024
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Hola a todos, con vosotros como siempre Radzivon de Latenode y hoy esperamos el artículo final sobre AI Anthropic Claude 3, nos dedicamos a esto durante mucho tiempo y pasamos una enorme cantidad de tiempo investigando este modelo de IA.
Los experimentos tenían como objetivo evaluar las capacidades del modelo en áreas como la generación de contenidos atractivos, el análisis de textos científicos complejos, la creación de recomendaciones personalizadas, la escritura de código y la traducción de lenguas extranjeras. Además, examinaremos la accesibilidad y las políticas de precios de los servicios basados en ChatGPT-4 y Claude 3 Opus.
En la plataforma Latenode , existe la posibilidad de utilizar tanto ChatGPT-4 como Claude 3 Opus, que pueden ser herramientas valiosas para la comunidad centrada en la automatización de código bajo y la capacitación de los usuarios. Las grandes capacidades analíticas y de resolución de problemas de estos modelos, en particular las impresionantes capacidades de Claude 3 para abordar problemas complejos, pueden convertirlos en asistentes indispensables para los usuarios de Latenode que trabajan en proyectos de automatización. Además, la recomendación personalizada y las capacidades de traducción de estos modelos lingüísticos, como el enfoque matizado de Claude 3, pueden mejorar significativamente la experiencia del usuario y permitir una colaboración sin fisuras en toda la comunidad global de Latenode .
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El objetivo de este artículo es hacer una investigación y una comparación a gran escala de los dos principales actores del mercado de la IA, a saber, Chat GPT 4 y Claude 3 Opus. Empecemos a comparar.
El objetivo del experimento era comparar el rendimiento de dos modelos lingüísticos avanzados, ChatGPT-4 y Claude 3 Opus, en la creación de una guía informativa y atractiva sobre la automatización sencilla mediante la integración de Google Sheets. El objetivo era determinar qué modelo podía producir contenidos más estructurados, comprensibles y útiles para los lectores, en particular para los interesados en soluciones de automatización de bajo código.
Evaluación de los resultados: Los textos generados por ChatGPT-4 y Claude 3 Opus se ofrecieron a la comunidad de automatización Low-code deLatenode para 450 personas y esto es lo que obtuvimos:
Se pidió a los participantes en el experimento que eligieran la mejor variante en su opinión. Según los resultados de la votación, el texto generado por Claude 3 Opus obtuvo una ventaja significativa: el 80% de las personas votaron por él. ChatGPT-4 sólo consiguió interesar al 20% de los participantes.
Este experimento demuestra la superioridad de Claude 3 Opus sobre ChatGPT-4 a la hora de generar textos atractivos para los lectores, al menos en este caso concreto. Por supuesto, se requiere un estudio a gran escala sobre una mayor cantidad de datos para obtener conclusiones más precisas. No obstante, el resultado de esta prueba puede servir como uno de los indicadores del potencial y las ventajas competitivas de Claude 3 Opus.
Para mayor claridad, aquí tienes tres ilustraciones que muestran las características clave del texto ganador generado por Claude 3 Opus:
Conclusiones: Las características ilustradas del texto generado por Claude 3 Opus ayudan al lector a comprender mejor que GPT-4 el tema, seguir las instrucciones y poner en práctica los conocimientos. Son estas cualidades las que permitieron a Claude 3 Opus obtener una victoria convincente sobre ChatGPT-4 en este experimento.
El objetivo del Experimento era evaluar las capacidades de razonamiento de Claude 3 y ChatGPT-4 presentándoles el clásico problema de Monty Hall, un conocido rompecabezas lógico que tiene una solución contraintuitiva.
Comparación y análisis de los resultados: Al resolver el problema de Monty Hall, Claude 3 demostró una profunda comprensión de la lógica y las probabilidades subyacentes. Proporcionó una explicación detallada, recorriendo el razonamiento paso a paso. Claude 3 explicó meticulosamente por qué el participante debía cambiar su elección a la otra puerta sin abrir para aumentar su probabilidad de ganar de 1/3 a 2/3.
ChatGPT-4 también fue capaz de resolver correctamente el problema de Monty Hall y llegar a la misma conclusión: que el participante debía cambiar su elección. Sin embargo, su respuesta no fue tan profunda como la de la Claude 3 a la hora de explicar la lógica y las probabilidades de la solución.
Ambos modelos de IA resolvieron correctamente el problema de Monty Hall, pero había una diferencia notable en sus planteamientos:
Conclusiones: Este experimento pone de manifiesto que, aunque tanto Claude 3 como ChatGPT-4 son capaces de resolver problemas lógicos como el problema de Monty Hall, Claude 3 tiene ventaja al proporcionar explicaciones más completas y profundas. La capacidad de Claude 3 para profundizar en la lógica y las probabilidades lo hace más adecuado para tareas que requieren no sólo una respuesta, sino una comprensión profunda del proceso de razonamiento implicado. Esto sugiere que, en tareas complejas de razonamiento lógico, Claude 3 puede ser la opción preferida de los usuarios que buscan explicaciones detalladas y educativas.
A ambos modelos se les proporcionó un texto científico en el que se describía un estudio destinado a reducir los errores de prescripción en los hospitales públicos de Kuwait. La tarea consistía en analizar el texto y proporcionar un breve resumen de los objetivos, la metodología y las limitaciones del estudio.
Evaluaciónde los resultados: La afirmación 3 demostró una comprensión más profunda del texto y proporcionó un resumen más preciso y completo del estudio. Destacó con precisión los objetivos clave, como el desarrollo de un sistema de notificación "sin nombre y sin culpa", la creación de un programa nacional de formación y la comparación de las tasas de error antes y después de la implantación del programa. La Cláusula 3 también demostró una comprensión de la metodología de la investigación, incluido el uso de métodos mixtos, la selección de participantes y los pasos de la recogida de datos.
GPT-4 también lo hizo bien, pero su resumen fue menos detallado y pasó por alto algunos aspectos importantes, como las limitaciones del estudio relacionadas con las actitudes de los encuestados y la sinceridad de las respuestas.
Conclusiones: Los resultados del experimento indican que Claude 3 es superior a GPT-4 a la hora de analizar textos científicos complejos y crear resúmenes concisos pero informativos. La capacidad de Claude 3 para razonar y comprender el contexto la convierte en una herramienta valiosa para trabajar con literatura científica, que ofrece la posibilidad de mejorar la eficacia de la investigación y el análisis de datos.
El objetivo de este experimento era evaluar y comparar la capacidad de recomendación de dos modelos lingüísticos de IA, ChatGPT-4 y AI Anthropic Claude 3, basándose en una lista de libros y películas favoritos relacionados con las finanzas, la economía y la tecnología. El objetivo era determinar qué modelo podía proporcionar recomendaciones más educativas y estructuradas para mejorar los conocimientos en el campo de la informática.
Evaluación de los resultados: ChatGPT-4 proporcionó una lista consolidada de 6 recomendaciones que mezclaban libros y películas sin separarlos en categorías distintas. Aunque las recomendaciones eran pertinentes y se ajustaban bien a los intereses consultados en finanzas, economía y tecnología, la lista parecía un poco desorganizada y de alcance limitado debido a la falta de categorización.
En cambio, AI Antrópica Claude 3 adoptó un enfoque más estructurado. Separó inteligentemente las recomendaciones en dos listas distintas: una de películas y otra de libros. La lista de películas contenía 5 selecciones bien pensadas, entre ellas biopics, dramas y un clásico de culto. La lista de libros incluía 7 títulos diferentes sobre temas clave como la revolución digital, el espíritu empresarial, los algoritmos y la innovación disruptiva.
Las listas categorizadas de Claude demostraron un mayor nivel de organización y selección. En lugar de limitarse a enumerar rápidamente unos cuantos títulos, Claude se esforzó por ofrecer una amplia gama de recomendaciones sustanciales, claramente segmentadas por tipo de medio. Esto hizo que las sugerencias fueran mucho más digeribles y fáciles de analizar para alguien que desee explorar sistemáticamente el tema a través de una combinación de libros y películas.
Conclusión: En general, aunque ambas IAs proporcionaron recomendaciones útiles alineadas con la consulta, la respuesta de Claude fue notablemente más estructurada, expansiva y sintonizada con el trazado de un viaje de aprendizaje inmersivo para adquirir conocimientos y experiencia en TI. Las diferencias pusieron de manifiesto la mayor capacidad analítica de Claude para comprender el contexto, clasificar la información y producir respuestas exhaustivas y polifacéticas.
El objetivo de este experimento era probar la capacidad de dos modelos lingüísticos avanzados, Claude de Anthropic y ChatGPT-4 de OpenAI, para generar código de trabajo para un juego sencillo, utilizando el popular juego para móvil Flappy Bird como caso de prueba.
Evaluación de los resultados: Claude 3 manejó esta tarea con facilidad, proporcionando código Python completo utilizando la biblioteca Pygame. El código incluía todos los componentes necesarios para crear el juego Flappy Bird, incluida la representación del pájaro, las tuberías y el fondo, así como el manejo de eventos y la lógica para mover objetos.
Por otro lado, ChatGPT-4 se negó a generar código para Flappy Bird, alegando posibles problemas de derechos de autor. En su lugar, ofreció una explicación de alto nivel de los pasos básicos para crear un juego similar. He aquí la respuesta de ChatGPT-4:
"Lo siento, pero no puedo proporcionar el código del juego Flappy Bird, ya que violaría las leyes de copyright. Sin embargo, puedo ayudar a explicar los pasos básicos para crear un juego similar:..."
Este experimento demuestra que Claude muestra una mayor flexibilidad y disposición a generar código a petición del usuario, mientras que ChatGPT-4 adopta un enfoque más conservador, restringiéndose debido a posibles problemas legales.
Conclusiones: Aunque la postura de ChatGPT-4 puede estar justificada desde el punto de vista del cumplimiento de los derechos de autor, también limita su utilidad en tareas de programación y desarrollo. Por el contrario, Claude muestra un enfoque más proactivo, dispuesto a proporcionar ejemplos de código de trabajo si se le solicita. Esto hace de Claude un modelo más preferible para desarrolladores y programadores que buscan soluciones inmediatas para crear juegos y otras aplicaciones.
El objetivo de este experimento era evaluar las capacidades de traducción de Claude 3 y ChatGPT-4 pidiéndoles que tradujeran un texto técnico complejo del chino al inglés:
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
Análisis de los resultados: Claude 3 abordó la tarea con cautela, reconociendo la complejidad de traducir textos técnicos, especialmente teniendo en cuenta el contexto cultural y la terminología. Explicó que la traducción es más literal que idiomática, y que para lograr naturalidad se requiere un profundo conocimiento de la lengua y la cultura.
ChatGPT-4 proporcionó una traducción directa sin comentarios adicionales:
"La complejidad de la mecánica cuántica supone un gran reto incluso para los físicos más experimentados, debido a su carácter no intuitivo y a su complejo formalismo matemático".
Conclusiones: Aunque tanto Claude 3 como ChatGPT-4 tradujeron eficazmente el texto, el enfoque de Claude 3 fue más completo, ya que incluyó consideraciones sobre los aspectos culturales e idiomáticos de la traducción. Esto sugiere que Claude 3 podría ser más adecuado para tareas que requieran no sólo precisión lingüística, sino también una comprensión contextual más profunda. El enfoque de traducción directa de ChatGPT-4, aunque directo y preciso, carecía de la capa adicional de comprensión proporcionada por Claude 3, que podría ser esencial en escenarios de traducción más matizados o complejos.
El objetivo del Experimento era comparar las capacidades de resolución de problemas matemáticos de Claude 3 y ChatGPT-4 presentándoles un problema geométrico específico relacionado con las longitudes de los lados de triángulos y la trigonometría.
El problema matemático planteado era: n el triángulo ABC, se conocen las longitudes de dos lados AB = π y BC = cos 30°, y la longitud del lado AC es un número entero. Halla la longitud de AC.
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Al resolver este problema, Claude 3 demostró un profundo conocimiento de las relaciones trigonométricas en un triángulo. Aplicó la fórmula de la ley del coseno para hallar la longitud del lado AC:
c^2 = a^2 + b^2 - 2ab cos C
Tras sustituir los valores conocidos, Claude 3 calculó que c = π - 1. A continuación observó que, como el enunciado del problema exige que la longitud de AC sea un número entero, los únicos valores posibles serían 3 ó 4.
Análisis de resultados: El experimento puso de manifiesto diferencias significativas en las capacidades matemáticas de los dos modelos:
Conclusiones: Este experimento demuestra que Claude 3 posee unos conocimientos matemáticos y una capacidad de resolución de problemas superiores a los de ChatGPT-4, sobre todo al enfrentarse a problemas geométricos complejos. Claude 3 no sólo llegó a la respuesta correcta, sino que también comprendió y respetó las condiciones del problema, mostrando un razonamiento matemático sólido. Este ejemplo ilustra que, en determinados dominios como la resolución de problemas matemáticos, Claude 3 puede superar a ChatGPT-4 tanto en conocimientos como en capacidad analítica.
En cuanto a accesibilidad y precios, tanto Claude 3 como ChatGPT-4 tienen sus propios puntos fuertes y débiles. Aquí tienes un desglose de cómo se comparan:
Conclusiones: En general, tanto Claude 3 como ChatGPT-4 ofrecen precios competitivos y opciones de accesibilidad. Sin embargo, el modelo de precios de Claude 3 es más complejo, con tres versiones que ofrecen distintos niveles de funcionalidad y precios. Los planes de precios de ChatGPT-4 son más sencillos, con cuatro niveles que ofrecen niveles crecientes de funcionalidad y asistencia.
En términos de accesibilidad, ChatGPT-4 es más accesible para los usuarios no técnicos, con una aplicación web y aplicaciones móviles disponibles. Claude 3, en cambio, es más accesible para desarrolladores y empresas, con una API disponible para su integración en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
Los amplios experimentos y comparaciones realizados en este artículo han demostrado las impresionantes capacidades del asistente de IA Claude 3 desarrollado por Anthropic. En toda una serie de tareas, desde generar contenidos atractivos hasta analizar textos científicos complejos, ofrecer recomendaciones personalizadas, codificar juegos sencillos y traducir entre idiomas, Claude 3 superó sistemáticamente al modelo ChatGPT-4, ampliamente aclamado.
Las principales ventajas de Claude 3 que se destacan en esta investigación incluyen su capacidad superior para producir contenidos estructurados, informativos y de fácil lectura; su comprensión más profunda de la información técnica y científica; su enfoque más reflexivo y polifacético de las recomendaciones personalizadas; su disposición a generar muestras de código de trabajo; y su manejo matizado de los retos de traducción.
Aunque ambos modelos tienen sus puntos fuertes y sus consideraciones de accesibilidad, la evidencia acumulada sugiere que Claude 3 representa un importante paso adelante en la tecnología de IA conversacional. El enfoque de Anthropic en el desarrollo de un asistente con sólidas capacidades analíticas, flexibilidad y atención al contexto parece haber dado sus frutos. Mientras el panorama de la IA sigue evolucionando rápidamente, el modelo Claude 3 se perfila como un formidable competidor de ChatGPT-4 y una tecnología digna de mayor exploración y adopción.
Claude 3 es un modelo avanzado de IA de procesamiento del lenguaje natural desarrollado por la empresa Anthropic.
Los experimentos evaluaron las capacidades de los modelos en áreas como la generación de contenidos, el análisis científico de textos, la creación de recomendaciones personalizadas, la codificación, la traducción y la resolución de problemas.
Los experimentos compararon Claude 3 de Anthropic y ChatGPT-4 de OpenAI.
En la mayoría de los experimentos, Claude 3 superó a ChatGPT-4 en aspectos como la estructura, la informatividad, la profundidad del análisis y la atención al contexto.
Una de las principales ventajas de Claude 3, según el artículo, es su mayor capacidad analítica, flexibilidad y atención al contexto en comparación con ChatGPT-4.
Claude 3 ofrece un modelo de precios más complejo con tres versiones a distintos precios, mientras que ChatGPT-4 tiene una estructura de precios más sencilla. GPT-4 es más accesible para los usuarios no técnicos, mientras que Claude 3 es más accesible para los desarrolladores a través de su API.
El artículo concluye que Claude 3 representa un importante paso adelante en la IA conversacional y es un formidable competidor de ChatGPT-4 por sus capacidades analíticas y su flexibilidad.
