Claude 3 \ Anthropic vs ELECTRA

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.

ELECTRA for TensorFlow2, disponível no NVIDIA NGC, representa um avanço na representação de linguagem de pré-treinamento para tarefas de processamento de linguagem natural (PNL). Ao aprender com eficiência um codificador que classifica com precisão as substituições de tokens, o ELECTRA supera os métodos existentes dentro do mesmo orçamento computacional em vários aplicativos de PNL. Desenvolvido com base em um artigo de pesquisa, este modelo se beneficia significativamente das otimizações fornecidas pela NVIDIA, como aritmética de precisão mista e utilizações de Tensor Core nas arquiteturas de GPU Volta, Turing e NVIDIA Ampere. Ele não apenas alcança tempos de treinamento mais rápidos, mas também garante precisão de última geração.

Compreendendo a arquitetura, o ELECTRA difere dos modelos convencionais como o BERT ao introduzir uma estrutura geradora-discriminadora que identifica substituições de tokens de forma mais eficiente – uma abordagem inspirada em redes adversárias generativas (GANs). Essa implementação é fácil de usar, oferecendo scripts para download de dados, pré-processamento, treinamento, benchmarking e inferência, tornando mais fácil para os pesquisadores trabalharem com conjuntos de dados personalizados e ajustarem tarefas, incluindo resposta a perguntas.