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如何使用 Claude AI – Claude AI 简介 + 代码示例

在本文中,我们将深入探讨 Claude AI,将其与 ChatGPT 进行比较,并通过 API 提供如何使用它的快速示例。

Claude 是市场上领先的大型语言模型(LLM)之一,由 Anthropic 开发 — 一个由前 OpenAI 员工共同创立的人工智能初创公司。该公司以其严格的人工智能伦理标准而闻名,并目前得到谷歌和亚马逊等科技巨头的支持。

什么是 Claude?

类似于 ChatGPT 和 Gemini 等 AI 聊天机器人,Claude 是由 Claude 3 驱动的聊天机器人 — Anthropic 的最新大型语言模型。它能够接收用户输入并生成类似于人类的输出。除了对话外,您还可以将图像和文档上传到 Claude,并让其总结这些内容或回答关于特定内容的问题。

与其他竞争对手的区别在于 Anthropic 声称 Claude 更安全,不太可能生成有害和冒犯性的输出,这是因为其采用了“宪法人工智能” — Anthropic 开创的一种独特的训练方法,旨在开发遵守一套伦理原则的人工智能系统。

首个模型于 2023 年 3 月发布,随后推出了更新版本,增强了功能,采用了更先进的训练技术,并更加关注安全性。

在 2024 年 3 月,Anthropic 推出了 Claude 3,其最先进、最先进的模型套件:Haiku、Sonnet 和 Opus。每个模型都具有独特的功能,其中 Opus 是最强大的。

Claude 3 提供图像处理、更低的幻觉率和更大的上下文窗口。目前由 Claude 3 驱动的 Claude 聊天机器人在标准化基准测试中表现优于 ChatGPT。

除了聊天机器人,Claude 也可以通过 API 使用,开发人员可以在其基础上构建应用程序。

Claude AI 能力

以下是 Claude 擅长的关键领域:

  • 对话: Claude 能够高效地进行自然对话,理解用户的上下文并提供周到的回应。
  • 内容生成: Claude 可以根据用户设定的要求生成高质量内容。
  • 语言翻译: 在当今时代,全球沟通至关重要。Claude 具有多语言能力,允许实时翻译不同语言并创作多语言内容。
  • 视觉处理: Claude 能够分析和转录图像,包括照片和手写笔记。
  • 代码生成: 随着每个新的 AI 模型发布,代码生成已成为一项吸引人的功能和关键竞争优势。Claude 可以生成代码片段,理解不同的编程语言,解释代码功能,并协助调试。

Claude vs ChatGPT

让我们比较一下 ChatGPT 和 Claude 之间的区别:

LLM

  • 2024 年 3 月发布的 Claude 3 是最新的模型系列。
  • GPT-4 是自 2023 年 3 月以来的当前模型。

性能

在撰写本文时,Claude 在准确性方面表现优异,并且能够在较长的对话中保持上下文。在所有 AI 系统的评估基准中,Claude Opus 显示出优于 GPT-4 的表现,尤其是在知识和语言理解方面。

上下文窗口

上下文窗口代表 AI 系统可以在单个输入或输出中处理的最大令牌数量。更大的上下文意味着 LLM 能够处理更长的文本并在处理文本时保持上下文。

  • GPT-4 的8,192 个令牌,而更新版本 (GPT-4-32k) 有32,768 个令牌
  • Claude 3 的所有三个版本的上下文窗口为200k 个令牌,远远大于 GPT-4。

安全性

GPT-4:

  • 虽然安全性是 ChatGPT 的关键方面,但已经采取措施来减少错误信息输出。
  • ChatGPT 保存与用户的对话以进一步训练和改进模型。

Claude 3:

  • Claude 在开发时考虑到了安全性。Anthropic 强调在训练和聊天机器人处理输入及生成输出时的人工智能伦理用途。该模型严格遵循宪法人工智能。
  • Claude 不保留用户数据。

可访问性

Claude 3 和 GPT-4 模型都可以直接通过聊天机器人以及通过 API 访问。此外,它们还可以在其他平台上访问:

  • GPT-4: 微软大笔投资于 OpenAI,将其最新的 LLM 集成到微软平台中。截至目前,GPT-4 可以通过微软的 Copilot 免费使用。
  • Claude 3: Anthropic 与 Notion、亚马逊和 DuckDuckGo 等公司合作,将 Claude 3 集成到其产品中。

如何与 Claude AI 互动

如果您熟悉 ChatGPT(到目前为止,这很可能是情况),您在使用 Claude 聊天机器人时应该有类似的体验。一旦您在这里创建帐户,只需简单输入您的查询即可。

在本节中,我们将重点介绍如何通过提供的 API 与 AI 模型互动,使用 Python 请求其解释神经网络概念。

要开始,请在这里注册,然后转到这里 创建您的第一个 API 密钥。确保将 API 密钥复制并存储在安全文件中。

以下是一个示例 Python 脚本,指示 Claude 解释神经网络概念:

确保将your_api_key替换为您创建的实际 API 密钥。

让我们快速讨论上述定义的参数:

  • model="claude-3-opus-20240229" 指定要使用的模型。
  • max_tokens=1000 设置生成响应的最大令牌数量。
  • temperature=0.0 温度控制生成响应的随机性水平。0.0表示响应将更加一致和少变化。
  • system="提供简短明了的回答。" 指定系统应如何生成响应。
  • messages=[{"role": "user", "content": "您能解释神经网络概念吗?"}] 定义基于角色和输入消息生成输出的内容。

以下是 JSON 格式的示例响应:

结论

克劳德代表了人工智能领域的一次重大飞跃,在市场上胜过了各种竞争对手。

克劳德提供了独特的视角,一套关于安全和保障的标准,并提供了多样化的应用,从内容创作到代码生成。

本文内容翻译自原文.

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