Que es Claude-3.5

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juan

Prologo: Claude-ai 3.5 es la versión más reciente y avanzada de la familia de modelos de inteligencia artificial Claude 3 desarrollada por Anthropic, situada cronológicamente 21 de junio de 2024. una compañía pequeña de Inteligencia Artificial (IA) fundada por antiguos trabajadores de OpenAI, disponible por medio de un chatbot y para algunos incluso mejor que los modelos de las grades compañías de iA ¡vamos a verlo!.

Que es Claude-3.5

-. Claude 3.5 Sonnet es un modelo de lenguaje grande (LLM) de última generación desarrollado por Anthropic AI. se basa en su predecesor, Claude 3 Opus. Claude 3.5 Sonnet se posiciona como un modelo de inteligencia de vanguardia, superando a sus competidores y a la versión anterior de Claude en una amplia gama de evaluaciones. Estas evaluaciones realizare las nuestras desde el punto de vista practico y enfocadas a mis necesidades.

Arquitectura:

-. Se basa en la Arquitectura–Sonnet, una versión modificada de la arquitectura Transformer de Google AI. Enumeremos las principales características técnicas de Claude 3.5 Sonnet:

  • 137B parámetros: Esto lo convierte en uno de los modelo LLM más grandes disponibles en la actualidad.
  • Arquitectura Transformer decodificador-solo: Esto significa que el modelo solo genera texto, en lugar de traducirlo o responder a preguntas.
  • Entrenamiento con objetivos de aprendizaje supervisado y reforzado: Esto permite que el modelo aprenda a realizar una amplia gama de tareas, incluyendo la generación de texto, la traducción de idiomas y la escritura de diferentes tipos de contenido creativo.
  • Entrenamiento en un conjunto de datos masivo de texto y código: Esto permite que el modelo genere texto más preciso y relevante.
  • Capacidad de acceder y procesar información del mundo real a través de la Búsqueda de Google: Esto permite que el modelo se mantenga actualizado sobre eventos actuales y proporcione información más completa y precisa.

Nota: El Transformer decodificador-solo es una variante de la arquitectura Transformer original que utiliza únicamente la parte del decodificador. Esta arquitectura se ha vuelto muy popular para tareas de generación de lenguaje. La estructura consiste en una pila de capas de decodificador, sin la parte del codificador presente en el Transformer original. Veamos un diagrama de un Transformer solo con decodificador y directamente le pregunto a Claude-ai 3.5 “Resumen” del diagrama.

Respuesta: Esta imagen muestra la estructura de un modelo Transformer-GPT, específicamente la arquitectura de un decodificador en una red neuronal tipo Transformer. Los componentes principales, de abajo hacia arriba, son:

  • Incrustación de entrada («Incrustacion Inp.»)
  • Codificación posicional
  • Capa de atención multi-cabeza enmascarada («Mased-Multi-head Attention»)
  • Capa de normalización («Add & Norm»)
  • Capa de atención multi-cabeza («Multi-head Attention»)
  • Otra capa de normalización
  • Capa de perceptrones multicapa (MLPs)
  • Capa final de normalización
  • Capa lineal
  • Capa softmax que produce las probabilidades de salida

Esta estructura ilustra el flujo de datos a través de las diferentes capas del decodificador, mostrando cómo se procesa la información desde la entrada hasta generar las probabilidades de salida. Cada componente juega un papel crucial en el procesamiento y transformación de los datos de entrada.

-. Este es el primer ejemplo a la pregunta “Resumen” del grafico, esta es la respuesta

-. Agrego otra pregunta “podemos considerar que es un Transformer decodificador-solo” resultado.

Respuesta:Tiene razón, gracias por la precisión. Efectivamente, esta estructura representa un Transformer decodificador-solo, como los utilizados en modelos GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Características principales

  • Inteligencia de frontera a doble velocidad: Claude 3.5 Sonnet duplica la velocidad de su predecesor, Claude 3 Opus, sin sacrificar la precisión. Esto lo convierte en una opción atractiva para aplicaciones que requieren un procesamiento rápido y respuestas en tiempo real.
  • Rendimiento de vanguardia en razonamiento y conocimiento: Claude 3.5 Sonnet supera los modelos anteriores en tareas que requieren razonamiento de nivel graduado (GPQA), conocimiento de nivel de pregrado (MMLU) y habilidades de codificación (HumanEval).
  • Capacidad de visión mejorada: Claude 3.5 Sonnet es el modelo de visión más potente de Anthropic hasta la fecha, superando a Claude 3 Opus en métricas estándar de visión. Esta mejora es especialmente notable en tareas que requieren razonamiento visual, como la interpretación de gráficos y tablas.
  • Artefactos: Claude 3.5 Sonnet introduce una nueva forma de interactuar con el modelo llamada «Artefactos«. Los artefactos permiten a los usuarios especificar información adicional sobre una tarea, lo que puede ayudar a Claude a generar resultados más precisos y relevantes.

-. Pasemos a ver que tal funciona con código el desarrollo de software en Claude 3.5 Sonnet puede usarse para acelerar el desarrollo de software traduciendo código, depurando errores y escribiendo pruebas. Pregunto a Claude-ai 3.5 “Implementar de un perceptron MLP con keras”.

-. Pasamos a continuación analizar testo con Claude 3.5 Sonnet concretamente un articulo algo obsoleto escrito años atrás “Árboles de decisión” con 464-lineas cargamos el archivo y preguntamos Claude-ai 3.5 “resumen del articulo”

 

Recopilando:

En general me a gustado Claude 3.5 Sonnet es un modelo de lenguaje grande poderoso y versátil que ofrece una amplia gama de funciones y aplicaciones. Nos ofrece velocidad, precisión y capacidades de generar resumen de testo que otras iA no tienen en su versión gratuita lo convierten en una herramienta valiosa para usuarios en diversos campos.