Claude 3 \ Anthropic vs GLM-130B

Claude 3 est la famille de modèles linguistiques de troisième génération d'Anthropic, lancée en mars 2024. Elle comprend trois niveaux : Haiku pour la vitesse et le coût, Sonnet pour un rendement équilibré, et Opus pour la profondeur de raisonnement maximale. Chaque modèle cible un compromis différent entre intelligence, latence et prix.

La famille gère des tâches de texte, de code, d'analyse et de vision. Les modèles Claude 3 traitent les photos, les graphiques, les diagrammes et les diagrammes techniques. Ils prennent en charge une fenêtre de contexte de 200 000 tokens au lancement, avec des entrées dépassant 1 million de tokens disponibles pour certains clients. Opus et Sonnet ont été lancés sur claude.ai et l'API Claude dans 159 pays, suivis peu après par Haiku.

Anthropic a construit Claude 3 avec des méthodes de sécurité AI Constitutionnelle et des garde-fous de la Politique de Scaling Responsable. Les modèles sont disponibles via l'API Claude, Amazon Bedrock et Google Cloud Vertex AI. Sonnet alimente le niveau gratuit sur claude.ai, tandis qu'Opus est réservé aux abonnés Claude Pro.

GLM-130B propose un modèle de langage bilingue de 130 milliards de paramètres dans la pile de recherche ouverte THUDM construite autour de la recette de pré-entraînement General Language Model (GLM). Les poids ciblent les textes en anglais et en chinois, et le dépôt GitHub fournit le code d'inférence, les tâches d'évaluation et les points de contrôle acceptés à ICLR 2023. Vous pouvez exécuter une génération de gauche à droite ou un remplissage à blanc avec les tokens [MASK] et [gMASK] sur un matériel tenant sur un seul serveur multi-GPU plutôt que via une API propriétaire.

Alors que la plupart des modèles de plus de 100 milliards restent fermés, GLM-130B publie les poids du modèle, les notes d'entraînement et les configurations YAML pour plus de 30 benchmarks. Sa voie de quantification INT4 est optimisée pour que quatre cartes RTX 3090 (24GB) puissent héberger l'inférence avec presque aucune perte de précision, un seuil bien plus bas que la configuration de huit A100 (40GB) utilisée pour les exécutions FP16 complètes. L'objectif d'entraînement combine un remplissage à blanc autorégressif sur 95 % des tokens avec des données d'instruction multitâches issues de T0++ et DeepStruct, ce qui constitue un pari différent du pré-entraînement causal standard de type GPT.

Les chercheurs étudiant le transfert zéro-shot bilingue, la quantification de grands modèles ou les benchmarks reproductibles de LLM tireront le meilleur parti de GLM-130B. Le dépôt se concentre sur les outils d'évaluation et d'inférence plutôt que sur un produit de chat hébergé, bien que THUDM ait ensuite dérivé les travaux de dialogue dans ChatGLM. Prévoyez d'apporter vos propres GPU, un stockage pour un point de contrôle de 260GB et de la patience pour le formulaire de téléchargement des poids.