- Claude 3.5 Sonnet'in konuşma tabanlı yapay zeka alanında şu anda en iyi model olduğu belirtiliyor
- Claude 3.5 Sonnet, Claude.ai ve Claude iOS uygulamasında ücretsiz olarak kullanılabiliyor. Daha yüksek kullanım limiti isteyenler için abonelik de sunuluyor
- Belgenin yapısı mümkün olduğunca korunarak içerik özetlenmiş ve Markdown kullanılarak düzenli biçimde sunulmuş
- Claude Opus'a kıyasla 2 kat daha hızlı ve daha düşük maliyetli
- Yeni Artifacts özelliğiyle kod, belge, web sitesi tasarımı gibi içerikler ayrı bir pencerede gerçek zamanlı olarak görüntülenip düzenlenebiliyor
- OpenAI, Google DeepMind ve Anthropic'in tümü yüksek performanslı büyük modeller geliştiriyor olsa da, şu an eğilim hızlı, ucuz ve aynı zamanda güçlü performans veren modellere odaklanmak yönünde
Benchmark'lar ve değerlendirme sonuçları
- Birçok benchmark'ta önceki modelleri geride bırakan performans gösteriyor. Özellikle GPQA'da açık ara birinci
- Artifacts kullanılarak yapılan çalışır durumdaki kodlama değerlendirmesinde sorunların %64'ünü çözerek önceki modeli (%38) büyük farkla geride bırakıyor
- Uzmanların hukuk, finans, felsefe gibi çeşitli alanlardaki değerlendirmelerinde de %82 ile %73 arasında yüksek kazanma oranları elde ediyor
- Görsel algılama yetenekleri de geliştirildi; ek prompt'larla yüz tanıma işlevini sınırlayacak şekilde tasarlandı
Yeni Artifacts özelliği
- Artifacts özelliği sayesinde sohbetin yanındaki pencerede kod, belge, web tasarımı gibi içerikler gerçek zamanlı olarak oluşturulup düzenlenebiliyor
- Bunun, konuşma tabanlı yapay zekadan işbirlikçi çalışma ortamına evrimin ilk adımı olduğu değerlendiriliyor
- Gelecekte ekip işbirliğini desteklemesi ve kurum düzeyinde bir bilgi yönetimi aracına dönüşmesi bekleniyor
Güvenlik ve etik incelemesi
- Claude 3.5 Sonnet, ASL-2 seviyesini koruyor; yani şu aşamada kaygı verici düzeyde yetenekler göstermiyor
- Birleşik Krallık Yapay Zeka Güvenliği Enstitüsü (UK AISI), yayın öncesi güvenlik değerlendirmesi gerçekleştirdi
- Reddetme oranı açısından da önceki modele göre iyileşme gösteriyor
- Kullanıcı verilerini model eğitiminde kullanmama ilkesini sürdürüyor
- Frontier teknoloji geliştirme konusunda temkinli bir tutum benimsese de net bir taahhütte bulunmuyor
Yazılım mühendisliğine etkisi
- Claude 3.5 Sonnet, mühendislerin kodlama çalışmalarını büyük ölçüde geliştiriyor. Sorunları otomatik olarak çözüyor ve dokümantasyon da hazırlıyor
- Pull request testlerini geçme oranı Opus'ta %38 iken Sonnet'te %64'e yükseliyor
- Anthropic içinde de alan dışı çalışanlardan deneyimli mühendislere kadar herkes Claude'u kullanarak ciddi zaman tasarrufu sağlıyor
- Mühendislerin çalışma süresini önemli ölçüde kısaltması ve herkes için kodlamayı daha erişilebilir hale getirmesi bekleniyor
- Yapay zeka destekli mühendislik üretkenliğindeki artışın hızlanacağı öngörülüyor
Modelin sınırlamaları
- Hâlâ bazı ünlü bulmacalarda ya da oyunlarda hata yapabiliyor. Ancak bağlam bilgisi verilirse çözebildiği de oluyor
- Gelişmiş aldatma ya da saldırılara karşı savunmasız kalma ihtimali var
- Belirli tekil sorunlara saplanmak yerine genel akıl yürütme yeteneğini geliştirmeye odaklanmış görünüyor
- Hâlâ insan tarafından üretilmiş bilgiyi kullanma düzeyinde ve temel sınırlamalar sürüyor
Kullanıcı tepkileri
- Fizik, kimya, makine mühendisliği gibi uzmanlık alanlarında etkileyici performans sergiliyor
- SVG görsel üretimi, web uygulaması geliştirme, 3D simülasyon gibi çok sayıda Artifacts kullanım örneği ortaya çıkıyor
- Buna karşılık, insan yaratıcılığını hâlâ aşamadığını savunan görüşler de var
GN⁺ görüşü
- Claude 3.5 Sonnet'in gelişiyle konuşma tabanlı yapay zeka teknolojisi önemli bir dönüm noktasına ulaşmış görünüyor.
- Hız ve maliyet açısından büyük iyileşme sağlandığı için birçok alanda kullanımının artması bekleniyor. Özellikle yazılım mühendisliğinde üretkenlik artışına ciddi katkı yapabilir
- Artifacts özelliği, basit sohbetin ötesine geçip gerçek işlerde kullanılabilecek bir işbirliği aracına dönüşme potansiyeli gösteriyor. Uzun vadede kurumsal bilgi yönetim sistemine de evrilebilir
- Güvenlik ve etik açısından Anthropic'in çabaları takdire değer. Ancak sistem hâlâ kusursuz değil ve sürekli araştırma ile denetim gerektiriyor
- GPT-4 gibi diğer büyük modellerle rekabet hızlandıkça yapay zeka teknolojisindeki ilerlemenin de hızlanması bekleniyor. Uzun vadede insan seviyesinde AGI geliştirilmesi ihtimali de tamamen dışlanamaz
- Genel olarak Claude 3.5 Sonnet, bu aşamada en iyi konuşma tabanlı yapay zeka olarak değerlendirilebilir. Birey ve kurumların üretkenliğini ciddi biçimde artırabilir; ancak toplumsal etkilerine karşı hazırlık yapılması da gerekiyor
1 yorum
Hacker News görüşü
Proje özelliği: Anthropic'in proje özelliği kullanışlı ve aynı anda birden fazla proje yürütülebilmesi güzel. Ancak her projenin bağlam penceresi küçük gelebiliyor. Gelecekte daha büyük bir bağlam penceresi bekleniyor.
Claude 3.5 Sonnet: Claude 3.5 Sonnet'in kodlama yeteneği çok etkileyici. Uzman programcıların daha hızlı çalışmasına yardımcı oluyor. Yüksek kaliteli kod için ayrıntılı talimatlar ve sonuç değerlendirmesi gerekiyor.
Kodlama deneyi: Anthropic'in API'siyle birlikte bir kodlama deneyi yapıldı ve projenin %95'inden fazlası Claude tarafından yazıldı. Ortaya çıkan ürün yüksek kalite sunuyor.
Sonnet 3.5'in tutarlılığı: Sonnet 3.5 oldukça tutarlı ve önceki modellere göre daha kararlı yanıtlar veriyor. Bu büyük bir ilerleme.
Kodlama yeteneği değerlendirmesi: GPT-4'ün kodlama yeteneği tatmin edici bulunmuyor. Yanıt hızı yavaşladığı için başka seçenekler araştırılıyor.
Yapay zeka karşılaştırması: Claude insan gibi geliyor ve veri sorularında güçlü. GPT-4 ise mantıksal akıl yürütmede daha başarılı. Fiyat ve çıktı hızı benzer.
Benchmark grafiği: Benchmark grafiğinin hızlandığı iddiasına katılınmıyor. Daha ayrıntılı grafiklere ihtiyaç var.
Hesap engelleme: Anthropic Sonnet'te hesap otomatik incelemeden sonra engellendi. Bu da OpenAI aboneliğini daha tercih edilir hale getiriyor.
En ileri teknoloji: Günümüzdeki rekabetçi yapay zeka geliştirme ortamı ilgi çekici. Böyle bir dönemi bizzat deneyimlemek keyif veriyor.
Yapay zekanın özetleme işlevi: Yapay zekanın çeşitli tasarım seçeneklerini ve yeni teknoloji yığınlarını özetlemesi çok faydalı. Kod örnekleriyle birlikte konuşma maliyeti de düşük.
ML modellerinde yukarı yönlü eşitlenme: Aynı veri kümesi kullanıldığında benzer performanslı modeller ortaya çıkıyor. Veriler, model performansındaki farkı yaratabiliyor. ML teknolojisi hâlâ büyük ölçüde ortak.