本文主要是介绍Claude3介绍，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
英文介绍链接：Introducing the next generation of Claude \ Anthropic
Anthropic这家由OpenAI分裂出去的兄弟公司，悄无声息地、低调地将Claude3推出了
免费版claude 3 sonnet使用网站（国内镜像站）：Claude 3 AI：全球可访问 | 支持Claude 3 API
Claude系列包括三种最先进的模型，按能力升序排列:
Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet, and Claude 3 Opus.
Opus 大概意思就是史诗级乐章，牛逼上天那种。
Sonnet 是十四行诗。
Haiku 是俳句，日本的那种三行短诗。
每个连续的模型提供越来越强大的性能，允许用户选择智能，速度和成本的最佳平衡为他们的特定应用。
Opus and Sonnet现在可以在claude中使用。Claude API，目前在159个国家普遍可用。Haiku很快就会发布。
Claude 3 model family
Opus是最智能的模型，在大多数人工智能系统的常见评估基准上都优于同行，包括本科水平的专家知识,研究生水平的专家推理(GPQA)、基础数学(GSM8K)等等。
它在复杂任务上表现出接近人类水平的理解和流畅性，引领着通用智能的前沿。所有Claude 3模型在分析和预测、细微的内容创建、代码生成以及非英语语言(如西班牙语、日语和法语)会话方面都显示出增强的能力。
下面是claude3模型与同行在多个性能基准[1]上的比较:
Claude 3模型可以支持实时客户聊天、自动完成和数据提取任务，这些任务的响应必须是即时和实时的。
Haiku 是智能类别中市场上最快、最具成本效益的模式。它可以在不到三秒的时间内读取arXiv (~10k tokens)上的带有图表和图形的信息和数据密集的研究论文。
对于绝大多数工作负载，Sonnet 智力水平高于的Claude2和Claude2.1快2倍。它擅长于需要快速反应的任务，比如知识检索或销售自动化。Opus提供了与Claude 2和2.1相似的速度，但具有更高的智能水平。
Claude 3模型具有先进的视觉能力，与其他领先的模型相当。它们可以处理各种视觉格式，包括照片、图表、图形和技术图表。为企业客户提供这种新模式，其中一些客户有多达50%的知识库以各种格式编码，如pdf、流程图或演示幻灯片。
以前的Claude模型经常做出不必要的拒绝，这表明缺乏对上下文的理解。
与前几代模型相比，Opus、Sonnet和Haiku拒绝回答系统prompt的可能性大大降低。
Claude3模型显示出对请求的更细致的理解，认识到真正的伤害，并且拒绝回答无害提示的频率要低得多。
针对当前模型中已知的弱点，使用大量复杂的事实性问题。
将回答分为正确答案、错误答案(或幻觉)和承认不确定性，即模型说它不知道答案，而不是提供不正确的信息
与Claude 2.1相比，Opus在这些具有挑战性的开放式问题上的准确性(或正确答案)有了两倍的提高，同时也显示出错误答案的水平有所降低。
在Claude 3模型中启用引用，以便他们可以指出参考材料中的精确句子来验证他们的答案。
Claude3系列最初将在发布时提供200K上下文窗口。
所有三种模型都能够接受超过100万个令牌的输入，但将其提供给需要增强处理能力的特定客户。
为了有效地处理长上下文提示，模型需要强大的回忆能力。“大海捞针”(NIAH)评估衡量一个模型从大量数据中准确回忆信息的能力。通过对每个提示使用30个随机针/问题对中的一个，并在不同的众包文档语料库上进行测试，增强了该基准的鲁棒性。
Claude 3 Opus不仅实现了近乎完美的召回，准确率超过99%，而且在某些情况下，它甚至通过识别“针”句子似乎是由人类人为插入原始文本来识别评估本身的局限性。
这篇关于Claude3介绍的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
