Claude 3 \ Anthropic vs Chinchilla

Descubra el futuro de la inteligencia artificial con el lanzamiento de la familia de modelos Claude 3 de Anthropic. Esta innovadora introducción marca el comienzo de una nueva era en las capacidades de computación cognitiva. La familia consta de tres modelos: Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet y Claude 3 Opus, cada uno de los cuales ofrece distintos niveles de potencia para adaptarse a una amplia gama de aplicaciones.

Con avances en procesamiento en tiempo real, capacidades de visión y comprensión matizada, los modelos Claude 3 están diseñados para ofrecer comprensión casi humana y creación de contenido sofisticado.

Optimizados para brindar velocidad y precisión, estos modelos se adaptan a tareas como automatización de tareas, automatización de ventas, servicio al cliente y mucho más. Diseñado teniendo en cuenta la confianza y la seguridad, Claude 3 mantiene altos estándares de privacidad y mitigación de prejuicios, listo para transformar industrias en todo el mundo.

Chinchilla es un modelo avanzado de inteligencia artificial con 70 mil millones de parámetros, desarrollado para optimizar tanto el tamaño del modelo como el volumen de datos de entrenamiento para un aprendizaje eficiente. Fue entrenado utilizando la extraordinaria cantidad de 1,4 billones de tokens, con énfasis en escalar el modelo y los datos proporcionalmente. Este método de entrenamiento se basa en investigaciones que sugieren que el entrenamiento óptimo ocurre cuando el tamaño del modelo y los tokens de entrenamiento aumentan en conjunto. Chinchilla comparte su presupuesto de computación con otro modelo llamado Gopher, pero se distingue por aprovechar cuatro veces más datos de entrenamiento. A pesar de esta diferencia, ambos modelos están diseñados para funcionar con la misma cantidad de FLOP, lo que garantiza una utilización eficiente de los recursos informáticos. Chinchilla aprovecha MassiveText, un vasto conjunto de datos, y emplea una adaptación del tokenizador SentencePieza para interpretar y procesar datos. Para una comprensión detallada de su arquitectura y formación, se puede consultar el artículo que detalla estos aspectos.