Claude 3 \ Anthropic vs Llama 2

Explorez le face-à-face entre Claude 3 \ Anthropic vs Llama 2 et découvrez quel outil AI Large Language Model (LLM) gagne. Nous analysons les votes positifs, les fonctionnalités, les avis, les prix, les alternatives, et plus encore.

Claude 3 \ Anthropic

Claude 3 \ Anthropic

Qu'est-ce que Claude 3 \ Anthropic?

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.

Llama 2

Llama 2

Qu'est-ce que Llama 2?

La prochaine génération de notre grand modèle de langage open source

Cette version inclut les poids des modèles et le code de démarrage pour les modèles de langage Lama pré-entraînés et affinés, allant des paramètres 7B à 70B.

Llama 2 a été formé avec 40 % de données en plus que Llama 1 et a une longueur de contexte deux fois supérieure.

Formation Llama-2-chat : Llama 2 est pré-entraîné à l'aide de données en ligne accessibles au public. Une première version de Llama-2-chat est ensuite créée grâce à des réglages fins supervisés. Ensuite, Llama-2-chat est affiné de manière itérative à l'aide de l'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF), qui comprend l'échantillonnage de rejet et l'optimisation des politiques proximales (PPO).

Meta et Microsoft se sont associés pour dévoiler Llama 2, le successeur open source de leur grand modèle de langage largement utilisé, Llama. Ce modèle révolutionnaire est conçu pour améliorer les capacités de l’IA, en la proposant gratuitement à la fois pour la recherche et pour un usage commercial. Reconnu comme partenaire privilégié, Microsoft intègre Llama 2 dans son catalogue de modèles Azure AI, offrant aux développeurs des outils cloud natifs robustes et une optimisation pour les plateformes Windows.

Llama 2 est également accessible via d'autres fournisseurs majeurs comme AWS et Hugging Face. Dédiés à l'innovation responsable en matière d'IA, Meta et Microsoft mettent l'accent sur la transparence et le développement axé sur la communauté avec des ressources telles que des exercices d'équipe rouge, un schéma de transparence et un guide d'utilisation responsable. Des initiatives collaboratives telles que l'Open Innovation AI Research Community et le Llama Impact Challenge font également partie du déploiement, visant à stimuler des applications responsables de Llama 2 dans divers secteurs.

Claude 3 \ Anthropic Votes positifs

7

Llama 2 Votes positifs

7

Claude 3 \ Anthropic Fonctionnalités principales

  • Modèles d'IA de nouvelle génération : Présentation de la famille de modèles Claude 3 de pointe, comprenant Haiku, Sonnet et Opus.

  • Performances avancées : Chaque modèle de la famille est conçu avec des capacités croissantes, offrant un équilibre entre intelligence, vitesse et coût.

  • Vision de pointe : Les modèles Claude 3 sont dotés de la capacité de traiter des informations visuelles complexes comparables à la vue humaine.

  • Rappel et précision améliorés : Rappel presque parfait sur les tâches contextuelles longues et précision améliorée par rapport aux modèles précédents.

  • Conception responsable et sûre : Engagement envers les normes de sécurité, y compris la réduction des préjugés et des approches globales d'atténuation des risques.

Llama 2 Fonctionnalités principales

  • Les modèles Llama 2 sont entraînés sur 2 000 milliards de jetons et ont une longueur de contexte deux fois supérieure à celle de Llama 1. Les modèles Llama-2-chat ont en outre été entraînés sur plus d'un million de nouvelles annotations humaines.

  • Llama 2 surpasse les autres modèles de langage open source sur de nombreux tests externes, notamment les tests de raisonnement, de codage, de compétence et de connaissances.

  • Llama-2-chat utilise l'apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains pour garantir la sécurité et l'utilité.

  • Accès gratuit : Llama 2 est disponible gratuitement pour les efforts de recherche et commerciaux.

  • Partenariat amélioré : Meta a sélectionné Microsoft comme partenaire privilégié pour le modèle Llama 2.

  • Innovation Open Source : Mettant l'accent sur une philosophie open source, Meta et Microsoft soutiennent les progrès de l'IA pilotés par la communauté.

  • Support complet : Des ressources telles que l'équipe rouge, des schémas de transparence et un guide d'utilisation responsable sont fournies pour promouvoir une utilisation sûre et responsable de l'IA.

  • Engagement communautaire : Des initiatives telles que l'Open Innovation AI Research Community et le Llama Impact Challenge visent à stimuler le progrès collectif dans le développement de l'IA.

Claude 3 \ Anthropic Catégorie

    Large Language Model (LLM)

Llama 2 Catégorie

    Large Language Model (LLM)

Claude 3 \ Anthropic Type de tarification

    Freemium

Llama 2 Type de tarification

    Free

Claude 3 \ Anthropic Tags

Claude 3 Model Family
Cognitive Computing
Artificial Intelligence
Real-Time Processing
Vision Capabilities
Safety Standards

Llama 2 Tags

Meta
LIama
Llama 2

Dans un face-à-face entre Claude 3 \ Anthropic et Llama 2, lequel prend la couronne?

Quand nous contrastons Claude 3 \ Anthropic avec Llama 2, tous deux étant des outils exceptionnels large language model (llm) opérés par l'IA, et les plaçons côte à côte, nous pouvons repérer plusieurs similitudes et divergences cruciales. Il n'y a pas de vainqueur clair en termes de votes positifs, car les deux outils ont reçu le même nombre. Participez au processus de décision. Votre vote pourrait déterminer le gagnant.

Le résultat vous fait dire "hmm"? Votez et transformez cette grimace en sourire!

By Rishit