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Claude Anthropic: Benchmark, Casi d’Uso e Analisi Completa
Anthropic
Anthropic è un’azienda all’avanguardia nel campo dell’intelligenza artificiale, fondata nel 2021 da ex dipendenti di OpenAI, tra cui i fratelli Dario e Daniela Amodei, che ha come modello di punta Claude. L’obiettivo principale di Anthropic è sviluppare sistemi di IA sicuri, etici e allineati con i valori umani, ponendo particolare enfasi sulla ricerca in materia di sicurezza e interpretabilità dell’IA.
L’azienda si distingue per il suo approccio unico chiamato “constitutional AI”, che mira a creare agenti di IA che aderiscono a un insieme predefinito di regole e principi etici. Questo metodo è stato applicato nello sviluppo di Claude, l’assistente IA conversazionale di punta di Anthropic, che compete direttamente con ChatGPT di OpenAI e Gemini di Google.
Anthropic ha attirato notevoli investimenti da parte di giganti tecnologici e venture capital. Amazon ha investito 4 miliardi di dollari, mentre Google ha impegnato 2 miliardi, portando la valutazione dell’azienda a oltre 18 miliardi di dollari. Questi investimenti significativi dimostrano la fiducia del settore nel potenziale di Anthropic e nel suo approccio alla sicurezza dell’IA.
L’azienda si impegna attivamente nella ricerca sulla sicurezza dell’IA e svolge un ruolo importante nella definizione delle politiche in materia di IA negli Stati Uniti. Anthropic collabora con istituzioni accademiche, organizzazioni governative e altre aziende tecnologiche per promuovere lo sviluppo responsabile dell’IA.
Anthropic sta anche esplorando nuove frontiere nell’IA, come lo sviluppo di modelli multimodali capaci di elaborare e generare contenuti in diverse forme, tra cui testo, immagini e audio. L’azienda investe inoltre in ricerche sull’allineamento dell’IA, cercando modi per garantire che i sistemi di IA avanzati rimangano allineati con gli obiettivi e i valori umani man mano che diventano più potenti e autonomi.
ANTHROPIC
Modelli
Il modello più intelligente.
Prestazioni
Velocità ⚡️
La velocità, misurata in token al secondo (tokens per second o TPS), è un parametro utilizzato per valutare le prestazioni dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Indica quanti token un modello può elaborare in un secondo.
Un token è un’unità di testo che può rappresentare una parola, parte di una parola o un singolo carattere, a seconda di come il modello tokenizza il testo. La velocità in TPS è importante perché misura l’efficienza del modello nel generare o analizzare testo, ed è cruciale per applicazioni che richiedono risposte in tempo reale.
Questa metrica può variare significativamente in base a fattori come l’hardware utilizzato, la complessità del modello e il tipo di compito svolto. È particolarmente utile quando si confrontano diversi modelli o si valuta l’idoneità di un modello per applicazioni specifiche che necessitano di elaborazione rapida.
Tokens per secondo. Un valore più alto è migliore
Ragionamento (MMLU) 🧠
L’MMLU (Massive Multitask Language Understanding) è un benchmark utilizzato per valutare le capacità di comprensione e ragionamento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni su una vasta gamma di compiti e discipline.
Questo test copre 57 diverse materie, tra cui matematica, storia, legge, etica, e molte altre. È progettato per misurare la conoscenza generale e la capacità di ragionamento di un modello su argomenti che richiedono una comprensione approfondita del mondo reale.
L’MMLU è particolarmente utile per valutare quanto bene un modello di intelligenza artificiale possa applicare le sue conoscenze a compiti diversificati, simulando il tipo di comprensione multidisciplinare richiesta agli esseri umani in contesti accademici e professionali.
% di successo
Comunicazione (ELO Score) 🗣️
L’LMSys Chatbot Arena ELO Score è un sistema di valutazione utilizzato per misurare e confrontare le capacità di comunicazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni, in particolare quelli progettati per interazioni conversazionali.
Questo sistema si basa sul metodo di classificazione ELO, originariamente sviluppato per il gioco degli scacchi, ma adattato per valutare le prestazioni dei chatbot. Nel contesto del Chatbot Arena, i modelli vengono “fatti competere” tra loro in una serie di interazioni conversazionali.
Il processo di valutazione coinvolge giudizi umani su conversazioni generate da coppie di modelli diversi. Gli esseri umani valutano quale modello ha fornito risposte migliori in termini di qualità, pertinenza, e naturalezza della conversazione. Basandosi su questi giudizi, viene calcolato un punteggio ELO per ogni modello.
L’importanza di questo benchmark risiede nella sua capacità di fornire una misura comparativa delle abilità conversazionali dei modelli in scenari realistici di interazione uomo-macchina. Esso valuta non solo l’accuratezza delle risposte, ma anche aspetti più sottili come la coerenza, l’empatia e l’adeguatezza al contesto.
Il LMSys Chatbot Arena ELO Score è particolarmente utile per tracciare i progressi nel campo dell’intelligenza artificiale conversazionale e per identificare i modelli più performanti in contesti di dialogo aperto.
Coding (HumanEval) 💻
HumanEval è un benchmark utilizzato per valutare le capacità di programmazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Questo test si concentra sulla capacità del modello di generare codice funzionale e risolvere problemi di programmazione.
Il benchmark HumanEval consiste in una serie di compiti di programmazione che coprono vari aspetti dello sviluppo software, inclusi algoritmi, strutture dati e manipolazione di stringhe. I problemi sono progettati per simulare sfide reali che gli sviluppatori potrebbero incontrare nel loro lavoro quotidiano.
Ogni compito in HumanEval include una descrizione del problema, una firma di funzione e alcuni test di esempio. Il modello deve completare la funzione in modo che passi tutti i test forniti e risolva correttamente il problema descritto.
L’importanza di questo benchmark risiede nella sua capacità di misurare non solo la conoscenza sintattica di un linguaggio di programmazione, ma anche la comprensione dei concetti di programmazione e la capacità di applicarli per risolvere problemi concreti.
HumanEval è particolarmente utile per valutare il potenziale dei modelli di AI come assistenti di programmazione o strumenti di automazione del codice.
Fonte: Artificial Analisys
Punti di forza
Focus sulla sicurezza e l'etica
Capacità avanzate di ragionamento e analisi
Elaborazione di documenti lunghi
Pricing e context
Pricing 💰
Input: costo per token incluso nella richiesta/messaggio inviato all’API, espresso in USD per milione di token.
Output: costo per token generato dal modello (ricevuto dall’API), espresso in USD per milione di token.
Context 📚
Numero massimo di token di input e output. I token di output hanno di solito un limite significativamente inferiore (che varia a seconda del modello).