Claude 3 \ Anthropic 对比 PaLM-E

探索 Claude 3 \ Anthropic 和 PaLM-E 的对决,找出哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具获胜。我们分析赞成票、功能、评论、定价、替代品等等。

在 Claude 3 \ Anthropic 和 PaLM-E 的对决中,哪一个夺冠?

当我们将Claude 3 \ Anthropic与PaLM-E进行对比时,两者都是AI操作的large language model (llm)工具,并将它们并排放置时,我们可以发现几个重要的相似之处和分歧。 赞成票数有利于Claude 3 \ Anthropic,使其成为明显的赢家。 Claude 3 \ Anthropic已经获得了 7 个 aitools.fyi 用户的赞成票,而 PaLM-E 已经获得了 6 个赞成票。

不同意结果?投票支持您最喜欢的工具,帮助它获胜!

Claude 3 \ Anthropic

Claude 3 \ Anthropic

什么是 Claude 3 \ Anthropic?

通过 Anthropic 推出 Claude 3 模型系列,探索人工智能的未来。这一突破性的推出开创了认知计算能力的新时代。该系列由三种型号组成:Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus,每种型号都提供不同级别的功率,以适应各种应用。

凭借在实时处理、视觉功能和细致入微的理解方面的突破,Claude 3 模型旨在提供接近人类的理解力和复杂的内容创建。

这些模型针对速度和准确性进行了优化,可满足任务自动化、销售自动化、客户服务等任务。 Claude 3 的设计考虑到了信任和安全,保持了隐私和偏见缓解的高标准,准备好改变全球各行业。

PaLM-E

PaLM-E

什么是 PaLM-E?

PaLM-E 项目引入了一种创新的体现多模态语言模型,它将现实世界的传感器数据与高级机器人任务的语言模型相集成。 PaLM-E 是“基于投影的语言模型体现”的缩写,它将文本输入与连续的感官信息(例如视觉和状态估计数据)融合在一起,以在物理世界中创建全面的理解和交互。

PaLM-E 旨在帮助完成机器人操作规划、视觉问答和字幕等任务,展示了针对跨领域的各种任务进行训练的大型多模态语言模型的潜力。该模型拥有最大的迭代 PaLM-E-562B,拥有 5620 亿个参数,不仅在机器人任务中表现出色,而且在 OK-VQA 等视觉语言任务中实现了最先进的性能,同时保持了稳健的通用语言技能。

Claude 3 \ Anthropic 赞同数

7🏆

PaLM-E 赞同数

6

Claude 3 \ Anthropic 顶级功能

  • 下一代 AI 模型: 介绍最先进的 Claude 3 模型系列,包括 Haiku、Sonnet 和 Opus。

  • 先进的性能: 该系列中的每个型号的设计都具有不断增强的功能,可实现智能、速度和成本的平衡。

  • 最先进的视觉: Claude 3 模型具有处理与人类视觉相当的复杂视觉信息的能力。

  • 增强的召回率和准确性: 对长上下文任务的近乎完美的召回,并且比以前的模型提高了准确性。

  • 负责任和安全的设计: 对安全标准的承诺,包括减少偏见和全面的风险缓解方法。

PaLM-E 顶级功能

  • 端到端训练: 将传感器模式与多模式句子中的文本集成,与预先训练的大型语言模型一起进行训练。

  • **体现的多模态功能:**结合视觉、语言和状态估计来解决各种现实世界的任务。

  • 多种观察方式: 适用于不同类型的传感器输入,适应多种机器人实施例。

  • 正迁移学习: 从跨不同语言和视觉语言数据集的训练中受益。

  • 可扩展性和专业化: PaLM-E-562B 型号专注于视觉语言性能,同时保留广泛的语言功能。

Claude 3 \ Anthropic 类别

    Large Language Model (LLM)

PaLM-E 类别

    Large Language Model (LLM)

Claude 3 \ Anthropic 定价类型

    Freemium

PaLM-E 定价类型

    Freemium

Claude 3 \ Anthropic 标签

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

PaLM-E 标签

Embodied Multimodal Language Model
Robotics
Language Grounding
Sensor Modalities
Visual-Language Tasks
By Rishit