Claude 3 \ Anthropic vs GLM-130B

Découvrez le futur de l'intelligence artificielle avec le lancement de la famille de modèles Claude 3 d'Anthropic. Cette introduction révolutionnaire ouvre la voie à une nouvelle ère dans les capacités informatiques cognitives. La famille se compose de trois modèles — Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet et Claude 3 Opus — chacun offrant différents niveaux de puissance pour s'adapter à une large gamme d'applications.

Grâce à des percées en matière de traitement en temps réel, de capacités de vision et de compréhension nuancée, les modèles Claude 3 sont conçus pour offrir une compréhension quasi humaine et une création de contenu sophistiquée.

Optimisés pour la rapidité et la précision, ces modèles répondent à des tâches telles que l'automatisation des tâches, l'automatisation des ventes, le service client et bien plus encore. Conçu dans un souci de confiance et de sécurité, Claude 3 maintient des normes élevées en matière de confidentialité et d'atténuation des préjugés, prêt à transformer les industries du monde entier.

Le GLM-130B, présenté à l'ICLR 2023, représente un modèle pré-entraîné bilingue ouvert révolutionnaire qui se distingue par ses impressionnants 130 milliards de paramètres. Développé pour la modélisation dense bidirectionnelle en anglais et en chinois, le GLM-130B exploite l'algorithme General Language Model (GLM) pour la pré-formation et est optimisé pour exécuter des tâches d'inférence sur une configuration de serveur unique, qu'il s'agisse de l'A100 (40G * 8). ou le V100 (32G8). De plus, sa compatibilité avec la quantification INT4 signifie que les exigences matérielles déjà modestes peuvent être encore réduites, permettant à un serveur avec 4 RTX 3090 (24G) de prendre en charge le modèle avec une dégradation minimale des performances.

Dans le cadre de son processus de formation, le GLM-130B a digéré un vaste ensemble de données composé de plus de 400 milliards de jetons de texte, répartis à parts égales entre le chinois et l'anglais. Il offre un support bilingue exceptionnel, des performances supérieures sur divers ensembles de données par rapport à ses homologues et offre des temps d'inférence rapides. De plus, ce référentiel favorise également la reproductibilité en facilitant les points de contrôle du code open source et des modèles pour plus de 30 tâches.