分類
教程

如何使用 Claude AI – Claude AI 簡介 + 代碼示例

在本文中,我們將深入探討 Claude AI,將其與 ChatGPT 進行比較,並通過 API 提供快速示例,展示如何與其互動。

Claude 是市場上領先的大型語言模型之一,由前 OpenAI 員工共同創立的 AI 新創公司 Anthropic 開發。該公司以其嚴格的 AI 道德準則而聞名,目前得到 Google 和 Amazon 等科技巨頭的支持。

什麼是 Claude?

與 ChatGPT 和 Gemini 等 AI 聊天機器人類似,Claude 是一個由 Claude 3 驅動的聊天機器人 — Anthropic 的最新大型語言模型。它能夠接受用戶輸入並生成類似人類的輸出。除了對話外,您也可以將圖像和文件上傳到 Claude,讓它為您總結或回答有關特定內容的問題。

Claude 與其他競爭對手的區別在於 Anthropic 壹直聲稱它更安全,較不太可能生成有害和冒犯性的輸出,這是由於「憲法 AI」 — Anthropic 開創的獨特訓練方法,旨在開發遵守一套道德原則的 AI 系統。

首個模型於 2023 年 3 月發布,隨後推出了功能增強、訓練技術更先進且更注重安全性的更新版本。

2024 年 3 月,Anthropic 推出了 Claude 3,這是其最先進、最先進的模型套件:Haiku、Sonnet 和 Opus。每個都有其獨特的功能,其中 Opus 是最強大的。

Claude 3 提供圖像處理、更低的幻想率和顯著更大的上下文窗口。目前由 Claude 3 驅動的 Claude 聊天機器人在標準化評估中表現優於 ChatGPT。

除了聊天機器人,Claude 也通過 API 提供,開發人員可以在其基礎上構建應用程序。

Claude AI 功能

以下是 Claude 擅長的主要領域:

  • 對話: Claude 非常擅長進行自然對話,理解用戶的上下文並提供周到的回應。
  • 內容創作: Claude 能夠生成符合用戶要求的高質量內容。
  • 語言翻譯: 在當今時代,全球溝通至關重要。Claude 具有多語言能力,可以實時翻譯不同語言之間的內容以及多語言內容創作。
  • 視覺處理: Claude 能夠分析並轉錄圖像,包括照片和手寫筆記。
  • 代碼生成: 隨著每次新的 AI 模型釋放,代碼生成已成為一個吸引人的功能和關鍵競爭優勢。Claude 能夠生成代碼片段,理解不同的編程語言,解釋代碼功能並協助調試。

Claude vs ChatGPT

讓我們比較 ChatGPT 和 Claude 之間的差異:

LLM

  • Claude 3 是 2024 年 3 月推出的最新模型系列。
  • GPT-4 是自 2023 年 3 月以來的當前模型。

性能

截至撰寫本文時,Claude 在準確性方面表現出色,能夠在長時間對話中保持上下文。根據 AI 系統的所有評估基準,Claude Opus 在知識和語言理解方面表現優於 GPT-4,尤其是在所有評估基準中。

上下文窗口

上下文窗口代表 AI 系統在單個輸入或輸出中可以處理的最大標記數。更大的上下文意味著 LLM 能夠處理更長的文本並在處理該文本時保持上下文。

  • GPT-4 具有8,192 個標記,而更新版本(GPT-4-32k)具有32,768 個標記
  • Claude 3 的所有三個版本都具有200k 個標記的上下文窗口,這比 GPT-4 大得多。

安全性

GPT-4:

  • 雖然安全性是 ChatGPT 的一個關鍵方面,並且已經做出努力來減輕錯誤信息,但聊天機器人往往會生成一些不正確的輸出。
  • ChatGPT 保存與用戶的對話以進一步訓練和改進模型。

Claude 3:

  • Claude 的開發考慮到了安全性。Anthropic 強調在培訓以及聊天機器人處理輸入和生成輸出時的 AI 道德使用。該模型嚴格遵循憲法 AI。
  • Claude 不保留用戶數據。

可訪問性

Claude 3 和 GPT-4 模型都可以直接通過聊天機器人和 API 使用。此外,它們還可在其他平台上使用:

  • GPT-4: Microsoft 在 OpenAI 上進行了大量投資,將其最新的 LLM 集成到 Microsoft 平臺中。截至目前,GPT-4 可通過 Microsoft 的 Copilot 免費使用。
  • Claude 3: Anthropic 與 Notion、Amazon 和 DuckDuckGo 等公司合作,將 Claude 3 集成到其產品中。

如何與 Claude AI 互動

如果您熟悉 ChatGPT(到目前為止,這很可能是情況),您應該會對 Claude 聊天機器人有類似的體驗。一旦您在此處創建帳戶,只需輸入您的查詢即可。

在本節中,我們將著重介紹如何通過提供的 API 與 AI 模型互動,使用 Python 請求其解釋神經網絡的概念。

要開始,請在此處註冊,然後轉到此處創建您的第一個 API 金鑰。請確保將 API 金鑰複製並存儲在安全文件中。

這是一個 Python 腳本示例,指示 Claude 解釋神經網絡的概念:

請確保用實際創建的 API 金鑰替換your_api_key

讓我們快速討論上面定義的參數:

  • model="claude-3-opus-20240229" 指定要使用的模型。
  • max_tokens=1000 設置生成回應的最大標記數。
  • temperature=0.0 溫度控制生成回應的隨機程度。0.0 意味著回應將更一致且變化較小。
  • system="提供簡短明確的回應。" 指定系統應如何生成回應。
  • messages=[{"role": "user", "content": Can you explain the concept of neural networks?"}] 定義基於哪個角色和輸入消息生成輸出。

以下是 JSON 格式的示例回應:

結論

克勞德代表了人工智慧領域的一個重大飛躍,勝過市場上各種競爭對手。

克勞德提供了獨特的觀點,一套關於安全性和保護標準,並提供了廣泛的應用範圍,從內容創作到程式碼生成。

本文內容翻譯自原文

發佈留言

發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。 必填欄位標示為 *