人工知能の急速に進化する領域では、開発者がコーディングにおいて助けを求めるための2つの優れた言語モデルが台頭しています- Claude 3とGPT-4。どちらのモデルが優れたパートナーとなるかについて、さまざまなコーディングシナリオにおけるClaude 3とGPT-4の性能を探索・比較します。
Claude 3は、主にAIの研究に焦点を当てた会社であるAnthropicの最新のLarge Language Model（LLM）です。このモデルは、リアルタイムの多言語処理、コード生成、静止画像のビジョン分析など、複数のタスクをこなすことができます。Claude 3ファミリーにはHaiku、Sonnet、Opusの3つのモデルがあります。本記事では、比較のためにClaude 3 Sonnetを選択します。
GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）は、AIに特化した企業であるOpenAIが開発した最新の大規模マルチモーダルモデルです。このモデルは、テキストと画像の処理能力に優れています。トランスフォーマーベースのモデルとして、パブリックから収集された事前学習データに基づいて学習フィードバックを返します。このデータは、サードパーティプロバイダからライセンスされています。
説明：APIからデータを取得して表示するための短いPythonスクリプトを書いてください。
GPT-4：
Claude 3 Sonnet：
考慮事項：
2番目のスクリプトは、例外処理の処理や異なるAPIに容易に適応できるため、より考慮すべきです。一方、最初のスクリプトはコンパイルに失敗してKeyErrorをスローします。 Claude 3 Sonnetがこのケースに勝ちました！
説明：ナップサック問題を解くためのPythonの解法を書いてください。
GPT-4：
Claude 3 Sonnet：
考慮事項：
両モデルはこの問題を解くための同じ方法（動的計画法）を返します。しかし、GPT-4の結果はよりインラインコメントが多く、ソフトウェア開発において重要です。一方、Claude 3 Sonnetはアルゴリズム全体の明確な説明を提供します。両モデルともこの部分でうまく機能しています。
コーディング生成では、Claude 3 Sonnetはより包括的な説明を提供し、ミスも少ないです。ただし、これら2つのモデルはモデル設計原則が異なるため、GPT-4はより認証された事前学習データを持つため、将来的にはより包括的な結果を提供する可能性があります。
