太疯狂了!Claude 3 Opus超越了GPT-4,成为新的国王!
今天,Chatbot Arena更新了聊天机器人对战的排行榜,在经过了时间的洗礼和群众的检验之后,之前略逊于GPT-4的Claude 3竟然反超了!
而且不仅仅是Claude 3的超大杯Opus成功登顶,藐视众生,Claude 3家族的整体表现都非常亮眼。
大杯Claude 3 Sonnet排到了第4,就连最小的Claude 3 HaiKu都达到了GPT-4水平!
那么相比于基准测试跑分,这个榜单的权威性如何?
Chatbot Arena(聊天机器人竞技场),由伯克利团队开发,每个模型在榜单上的得分,完全取决于真实人类用户的使用体验。
我们来看一下打分规则:
用户同时向两个匿名模型(比如ChatGPT、Claude、Llama)提出任何相同的问题,然后根据回答投票给表现更好的模型;
如果一次回答不能确定,用户可以继续聊天,直到确定获胜者;
如果在对话中透露了模型的身份,则不会计算投票。
Chatbot Arena平台收集了超过40万人的投票,来计算出这个大模型的等级分排行榜,最终找出谁是冠军。
显然,这回Claude 3赢麻了。
我们来看一下真实的战况:
在所有非平局对战中, A对B获胜的比例:
模型之间的对战次数(无平局):
GPT-4终于被干掉了,对此,有网友开始恶搞:
刚在当地超市看到Sam Altman,他一脸震惊地看着手机。几秒钟后,他真的倒下了,开始剧烈颤抖。经过2分钟的摇晃和尖叫,一群人围绕着他试图帮助他。但令人惊讶的是,他在2分钟后停止了颤抖和尖叫,站起来,拿起手机开始拨打一个号码。
“准备释放......”
咱也不知道Altman要放的是不是GPT-5。
网友表示,Claude确实要比GPT勤奋得多:
GPT-4-Turbo非常懒惰。在任何编码任务中,它都会跳过部分代码,并表示“你自己知道要放什么”,而Opus可以毫无遗漏地输出整个代码。
就连Claude-2也通过自己的勤奋和耐心感动了这位网友。
更有比较务实的网友指出,Haiku的排名更为重要,因为它是第一个可以以极低成本即时运行的LLM,并且具有足够高的智能来提供实时客户服务。
盲生你发现了华点!Claude 3 Haiku不仅与原始版本的GPT-4表现一样好,关键是相当便宜,在一些平台你甚至可以免费使用。
大家于是纷纷夸起了Claude 3 Haiku:
智能相当于GPT-4,价格比GPT-3.5便宜,而且据说模型可能只有20B大小。
有网友表示,OpenAI不行啦,现在Anthropic才是老大,一时间,平台内外充满了快活的空气。
回过头来再看ChatGPT这边,从最初的高光、王者,到现在不能说泯然众人吧,反正多少有点寒酸了。
最近,有关统计平台曝出:ChatGPT在过去一年中居然零增长!
最近一段时间,ChatGPT一直被指责懒惰、系统提示臃肿,而另一方面竞争也愈演愈烈——Claude 3和Gemini Pro 1.5现在都提供了比GPT-4多8倍的上下文长度和更好的recall能力。
对于几乎每个ChatGPT用例,现在都有大量垂直化的AI初创公司,致力于满足用户的需求,而不是满足于现有的ChatGPT界面和捆绑工具
它们有更好的UI选项(例如IDE和图像/文档编辑器)、更好的原生集成(例如用于cron重复操作)、更好的隐私/企业保护(例如用于医疗保健和金融),更细粒度的控制(GPT的默认RAG是幼稚且不可配置的)。
以下是一些网友列举了相关垂直领域的产品,以及公司的融资情况:
从某种意义上说,OpenAI的B2B和B2C部分相互竞争,这在某种程度上是良性竞争——OpenAI可以使用来自ChatGPT的RLHF数据进行训练。
而新的GPT商店可以看作是,OpenAI为了抓住这些垂直化需求的尝试。
——与其离开平台,到处支付20美元/月,为什么不留在ChatGPT内部而只需要支付一次,让OpenAI将理论上的收入分配给GPT创作者?
对此,大部分创作者也很明智,一般只向ChatGPT发布精简版的应用,作为自己主要平台的一个渠道。
在游戏机业务中,众所周知,购买决策往往是由平台独占游戏驱动的。从某种意义上说,ChatGPT的未来会以平台专属模型为特色。
所以,当Sora甚至是GPT-5公开发布时,一定会率先登陆自家的平台,也许那将是下一轮ChatGPT的增长点。
本文来源于公众号新智元,作者alan
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目,与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同,GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG,Agent,模型管理等一站式AI开发的工具平台,并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手,可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址:https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目,该项目在大文件解析方面做的更出色,拓展编排方面相对弱一些。
项目地址:https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储,并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址:https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG,Agent,大模型管理等AI项目开发的工具平台,比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址:https://github.com/TaskingAI/TaskingAI