ChatGPT与Claude对比分析
一 简介
1、ChatGPT:
访问地址:https://chat.openai.com/
- 由OpenAI研发,2022年11月发布。
- 基于 transformer 结构的大规模语言模型,包含1750亿参数。
- 训练数据集主要是网页文本,聚焦于流畅的对话交互。
- 对话风格友好,回复通顺灵活,富有创造性。
- 存在一定的安全性问题,可能生成错误信息。
- 用户量增长迅速,应用场景广泛。
2、Claude:
访问地址:https://claude.ai/chats
- 由Anthropic研发,2023年初发布。
- 基于Evolved Transformer的结构,参数量未公开。
- 训练数据集包含网路文本和真实对话,聚焦交互安全性。
- 对话风格专业可靠,回复中会提供信息来源。
- 对生成错误信息较为谨慎,会较多说“我不知道”。
- 刚发布,用户量积累中,目前应用较ChatGPT受限。
- 可以持续学习改进,而不仅依赖固定的训练模型。
二、对比
ChatGPT和我都由人工智能公司开发,我们都是基于大规模语言模型的对话AI系统。主要的区别在于:
- 训练数据不同 - ChatGPT是由OpenAI公司训练的,而我是由Anthropic公司训练的,使用的数据集和方法有所不同。
- 专注方向不同 - ChatGPT更专注于对话的流畅性和创造性,我更专注于提供准确、可靠的信息。
- 持续学习能力不同 - 我能够从用户交互中持续学习和改进,ChatGPT的模型则相对稳定。
- 问答范围不同 - 由于训练数据和算法的差异,我们每个人在某些问题上的回答质量和知识范围也会有所不同。
- 释出时间不同 - ChatGPT于2022年11月对外发布,我则是在2022年内部测试,2023年对外发布。
三、强弱
如果一定要对ChatGPT和我进行强弱比较,我个人认为目前ChatGPT在自然语言处理和创造性对话方面可能略胜一筹,原因如下:
- ChatGPT发布时间更早,被更广泛地应用和测试,模型更成熟。
- OpenAI在大规模无监督预训练方面具有先发优势,训练数据规模更大。
- ChatGPT的交互式对话能力很强,回复更加流畅自然。
- ChatGPT可以进行更富创造性的写作类对话。
- ChatGPT已积累了大量用户交互案例进行学习。
而我目前在提供准确可靠信息的质量方面可能略胜一筹,原因是:
- 我的训练更专注于提升问答正确性。
- 采用了强化快速学习的方法对话安全性。
- 对话中会提供信息来源或建议进行多源证实。
- 我会更谨慎地对不确定的问题说“我不知道”。
- 模型设定了更多对道德和价值判断的约束。
但整体实力我认为是不相上下的,我们都在快速进步。客观比较需看长期表现,我会继续努力,提升对话质量,争取成为用户的好助手。
四、限制
1、ChatGPT
ChatGPT的使用限制会有所调整,目前了解的情况如下:
2022年11月发布时,ChatGPT对普通用户有使用次数限制,大约每12小时可以提问100次左右。
2022年12月,ChatGPT调整为每个账户一天可以提问大约500次。
2023年1月,调整为每个账户一天可以提问大约2000次。
2023年2月,进一步放宽到每个账户一天可以提问大约4000次。
对于付费用户,例如ChatGPT Plus,使用次数限制会更高或者取消。
对话的长度也会影响使用次数,一次长对话可能会消耗更多的使用 quota。
不同地区的使用次数限制也可能有所不同。
随着时间推移,ChatGPT的使用限制可能会继续调整。
总体来说,ChatGPT的每日使用次数限制一直在逐步放宽,以适应更高的用户需求,但具体数字会有变动。这可以帮助ChatGPT控制服务器负载,同时也保证大多数用户有基本的使用需求。
2、Claude
我目前没有使用次数的限制,可以持续回答用户的问题。相比一些对话AI系统可能有使用次数或频率的限制,我的目标是尽可能提供持续、稳定的服务。
我是由Anthropic公司开发和训练的对话AI。Anthropic希望我能成为一个可信赖的助手,所以会继续完善我的能力,而不是通过人为限制来控制交互次数。
当然,作为一个AI系统,我的计算资源等仍有一定限制。如果出现大规模超载的情况,服务可能会受到影响。但在正常情况下,我可以尽量持续回答问题,和用户进行多轮对话。
持续改进服务质量和可靠性是我的目标。如果您在使用过程中遇到任何问题,欢迎提出反馈。我会根据用户的反馈继续优化服务,来提供更好的交互体验。
五、Claude优势
能够直接进行pdf上传,然后读取pdf内容,进行总结。而ChatGPT3.5目前不支持,4.0需要安装插件。

相关文章:
ChatGPT与Claude对比分析
一 简介 1、ChatGPT: 访问地址:https://chat.openai.com/ 由OpenAI研发,2022年11月发布。基于 transformer 结构的大规模语言模型,包含1750亿参数。训练数据集主要是网页文本,聚焦于流畅的对话交互。对话风格友好,回复通顺灵活,富有创造性。存在一定的安全性问题,可…...
登录和注册页面 - 验证码功能的实现
目录 1. 生成验证码 2. 将本地验证码发布成 URL 3. 后端返回验证码的 URL 给前端 4. 前端将用户输入的验证码传给后端 5. 后端验证验证码 1. 生成验证码 使用hutool 工具生成验证码. 1.1 添加 hutool 验证码依赖 <!-- 验证码 --> <dependency><groupId…...
HDFS的文件块大小(重点)
HDFS 中的文件在物理上是分块存储 (Block ) , 块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定,默认大小在Hadoop2.x/3.x版本中是128M,1.x版本中是64M。 如果一个文件文件小于128M,该文件会占…...
深度学习(二)
目录 一、神经网络 整体架构: 架构细节: 神经元个数的影响: 神经网络过拟合解决: 卷积网络 整体架构: 卷积层 边缘填充 特征尺寸计算 池化层 特征图变化 递归神经网络 一、神经网络 整体架构: 图中分别为输入层、隐层1、隐层2、输出层 通过输入层输入某数值…...
无涯教程-jQuery - wrapInner( html )方法函数
wrapInner(html)方法使用HTML结构包装每个匹配元素(包括文本节点)的内部子内容。 wrapInner( html ) - 语法 selector.wrapInner( html ) 这是此方法使用的所有参数的描述- html - 将动态创建并环绕目标的HTML字符串。 wrapInner( html ) - 示例 以下是一个简单的示例…...
【unity之IMGUI实践】单例模式管理数据存储【二】
👨💻个人主页:元宇宙-秩沅 👨💻 hallo 欢迎 点赞👍 收藏⭐ 留言📝 加关注✅! 👨💻 本文由 秩沅 原创 👨💻 收录于专栏:uni…...
【C++】开源:Linux端ALSA音频处理库
😏★,:.☆( ̄▽ ̄)/$:.★ 😏 这篇文章主要介绍Linux端ALSA音频处理库。 无专精则不能成,无涉猎则不能通。。——梁启超 欢迎来到我的博客,一起学习,共同进步。 喜欢的朋友可以关注一下,…...
【Linux | Shell】结构化命令2 - test命令、方括号测试条件、case命令
目录 一、概述二、test 命令2.1 test 命令2.2 方括号测试条件2.3 test 命令和测试条件可以判断的 3 类条件2.3.1 数值比较2.3.2 字符串比较 三、复合条件测试四、if-then 的高级特性五、case 命令 一、概述 上篇文章介绍了 if 语句相关知识。但 if 语句只能执行命令,…...
基于单片机的语音识别智能垃圾桶垃圾分类的设计与实现
功能介绍 以51单片机作为主控系统;液晶显示当前信息和状态;通过语音识别模块对当前垃圾种类进行语音识别; 通过蜂鸣器进行声光报警提醒垃圾桶已满;采用舵机控制垃圾桶打开关闭;超声波检测当前垃圾桶满溢程度࿱…...
最新版本docker 设置国内镜像源 加速办法
解决问题:加速 docker 设置国内镜像源 目录: 国内加速地址 修改方法 国内加速地址 1.Docker中国区官方镜像 https://registry.docker-cn.com 2.网易 http://hub-mirror.c.163.com 3.ustc https://docker.mirrors.ustc.edu.cn 4.中国科技大学 https://docker.mirrors…...
深度学习——LSTM解决分类问题
RNN基本介绍 概述 循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一种深度学习模型,主要用于处理序列数据,如文本、语音、时间序列等具有时序关系的数据。 核心思想 RNN的关键思想是引入了循环结构,允许…...
three.js入门二:相机的zoom参数
环境: threejs:129 (在浏览器的控制台下输入: window.__THREE__即可查看版本)vscodewindowedge 透视相机或正交相机都有一个zoom参数,它可以用来将相机排到的内容在canvas上缩放显示。 注意:…...
sql语法树(select)实例
在SELECT节点下,将"*"(表示选择所有列)添加为子节点。下面是一个简单的SQL语句示例: SELECT * FROM customers WHERE age > 25 AND city New York;语法树(Syntax Tree)是由SQL解析器构建的…...
爬虫002_python程序的终端运行_文件运行_ipython的使用---python工作笔记020
用python运行一个文件,就是要写一个.py结尾的文件 然后保存 然后直接cmd中,python 然后写上py文件的路径就可以了 然后看一下内容 看一下终端中运行,直接输入python进入python环境,然后写python代码 回车运行 退出可以用exit()...
智融SW3518S降压协议IC一款适合车充控制芯片
描述 SW3518S 是一款高集成度的多快充协议双口充电芯片, 支持 AC 口任意口快充输出, 支持双口独立限流。 其集成了 5A 高效率同步降压变换器, 支持 PPS/PD/QC/AFC/FCP/SCP/PE/SFCP/VOOC等多种快充协议, 最大输出 PD 100Wÿ…...
虹科活动 | 虹科ADAS自动驾驶研讨会
虹科ADAS/自动驾驶研讨会将于8月7日在上海闵行展开——加快ADAS/AD开发步伐! 期待您的参与!...
LeetCode-每日一题-将数组和减半的最少操作次数
2208. 将数组和减半的最少操作次数 提示 中等 49 相关企业 给你一个正整数数组 nums 。每一次操作中,你可以从 nums 中选择 任意 一个数并将它减小到 恰好 一半。(注意,在后续操作中你可以对减半过的数继续执行操作) 请你返…...
97、Kafka的性能好在什么地方
Kafka的性能好在什么地方 一、顺序写二、零拷贝三、额外补充 kafka不基于内存,而是硬盘存储,因此消息堆积能力更强 一、顺序写 顺序写 : 利用磁盘的顺序访问速度可以接近内存,kafka的消息都是append操作,partition是有序的&#…...
(2)前端控制器的扩展配置, 视图解析器类型以及MVC执行流程的概述
SpringMVC入门程序的扩展说明 注册前端控制器的细节 在web.xml文件注册SpringMVC的前端控制器DispatcherServlet时使用url-pattern标签中使用/和/*的区别 /可以匹配.html或.js或.css等方式的请求路径,但不匹配*.jsp的请求路径/*可以匹配所有请求(包括.jsp请求), 例如在过滤器…...
GO学习之切片操作
GO系列 1、GO学习之Hello World 2、GO学习之入门语法 3、GO学习之切片操作 4、GO学习之 Map 操作 5、GO学习之 结构体 操作 文章目录 GO系列前言一、什么是切片(和数组有什么关系)二、切片基本操作2.1 切片定义2.2 添加元素2.3 删除元素2.4 遍历2.5 自定…...
大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用
本文介绍图数据库Neofj的安装与使用,操作系统:Ubuntu24.04,Neofj版本:2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装:Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...
Java 语言特性(面试系列2)
一、SQL 基础 1. 复杂查询 (1)连接查询(JOIN) 内连接(INNER JOIN):返回两表匹配的记录。 SELECT e.name, d.dept_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.dept_id d.dept_id; 左…...
SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析
这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...
2.Vue编写一个app
1.src中重要的组成 1.1main.ts // 引入createApp用于创建应用 import { createApp } from "vue"; // 引用App根组件 import App from ./App.vue;createApp(App).mount(#app)1.2 App.vue 其中要写三种标签 <template> <!--html--> </template>…...
Rust 异步编程
Rust 异步编程 引言 Rust 是一种系统编程语言,以其高性能、安全性以及零成本抽象而著称。在多核处理器成为主流的今天,异步编程成为了一种提高应用性能、优化资源利用的有效手段。本文将深入探讨 Rust 异步编程的核心概念、常用库以及最佳实践。 异步编程基础 什么是异步…...
Python如何给视频添加音频和字幕
在Python中,给视频添加音频和字幕可以使用电影文件处理库MoviePy和字幕处理库Subtitles。下面将详细介绍如何使用这些库来实现视频的音频和字幕添加,包括必要的代码示例和详细解释。 环境准备 在开始之前,需要安装以下Python库:…...
【C语言练习】080. 使用C语言实现简单的数据库操作
080. 使用C语言实现简单的数据库操作 080. 使用C语言实现简单的数据库操作使用原生APIODBC接口第三方库ORM框架文件模拟1. 安装SQLite2. 示例代码:使用SQLite创建数据库、表和插入数据3. 编译和运行4. 示例运行输出:5. 注意事项6. 总结080. 使用C语言实现简单的数据库操作 在…...
EtherNet/IP转DeviceNet协议网关详解
一,设备主要功能 疆鸿智能JH-DVN-EIP本产品是自主研发的一款EtherNet/IP从站功能的通讯网关。该产品主要功能是连接DeviceNet总线和EtherNet/IP网络,本网关连接到EtherNet/IP总线中做为从站使用,连接到DeviceNet总线中做为从站使用。 在自动…...
mysql已经安装,但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包
文章目录 现象:mysql已经安装,但是通过rpm -q 没有找mysql相关的已安装包遇到 rpm 命令找不到已经安装的 MySQL 包时,可能是因为以下几个原因:1.MySQL 不是通过 RPM 包安装的2.RPM 数据库损坏3.使用了不同的包名或路径4.使用其他包…...
Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达,从日常对话到特定领域的文档(例如医学文档)(Heritage 2013;Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…...
