Claude 3 \ Anthropic vs ALBERT

Descubra o futuro da inteligência artificial com o lançamento da família de modelos Claude 3 da Anthropic. Esta introdução inovadora inaugura uma nova era nas capacidades de computação cognitiva. A família consiste em três modelos – Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet e Claude 3 Opus – cada um oferecendo níveis variados de potência para atender a uma ampla gama de aplicações.

Com avanços no processamento em tempo real, capacidades de visão e compreensão diferenciada, os modelos Claude 3 são projetados para fornecer compreensão quase humana e criação sofisticada de conteúdo.

Otimizados para velocidade e precisão, esses modelos atendem a tarefas como automação de tarefas, automação de vendas, atendimento ao cliente e muito mais. Projetado com confiança e segurança em mente, Claude 3 mantém altos padrões de privacidade e mitigação de preconceitos, pronto para transformar indústrias em todo o mundo.

ALBERT, abreviação de "A Lite BERT", é uma versão otimizada do modelo BERT amplamente utilizado para tarefas de processamento de linguagem natural. Apresentado no artigo arXiv de Zhenzhong Lan e colegas, ALBERT oferece duas técnicas de redução de parâmetros que diminuem significativamente o consumo de memória e aumentam a velocidade de treinamento do BERT sem sacrificar o desempenho.

Esse avanço aborda o desafio das limitações de memória GPU/TPU e dos tempos de treinamento normalmente longos associados ao aumento do tamanho dos modelos. O artigo demonstra, por meio de evidências empíricas, que o ALBERT não apenas tem um desempenho melhor que o BERT em uma variedade de benchmarks, como GLUE, RACE e SQuAD, mas também alcança resultados de última geração com uma contagem menor de parâmetros. A pesquisa introduz ainda uma função de perda auto-supervisionada que aumenta a capacidade do modelo de compreender a coerência entre frases, levando a uma melhoria substancial em tarefas que exigem entradas de várias frases. Os autores fornecem o código e os modelos pré-treinados para ALBERT, tornando-os acessíveis para uso generalizado na comunidade de PNL.