Anthropic(アンソロピック)は米国時間2024年3月4日「Claude3(クロード3)」を発表しました。なおAnthropicとして初めてテキストと画像の組み合わせに対応しました。
具体的には、複数のベンチマークでOpenAIの「GPT-4」を上回ったとのことです。またGoogleの「Gemini 1.0 Ultra」も上回ったとのことです。
Claude3(クロード3)は用途に応じて以下の3種類のモデルを選択できます。
1.Claude3 Opus(高性能)
2.Claude3 Sonnet(応答速度〇)
3.Claude3 Haiku(コスパ)
※2024年6月20日 Claude 3.5 Sonnetが発表されました。
Claude3(クロード3)の料金について。GPTとの比較。
Claude3(クロード3)の有料プランであるProの月額料金は20ドルで、この料金はGPTの有料プランPlusと同額です。
日本円換算すると1ドル150円で3000円です。
続いてAPI料金です。API料金については従量課金制であることは同じでGPTと同様です。比較しやすくてわかりやすいですね。
まずは、Claude3(クロード3)の料金についてです。
100万トークあたり | 入力 | 出力 |
---|---|---|
Opus | 15ドル | 75ドル |
Sonnet | 3ドル | 15ドル |
Haiku | 0.25ドル | 1.25ドル |
続いて、GPTシリーズの料金です。
100万トークあたり | 入力 | 出力 |
---|---|---|
gpt-4-0125-preview | 10ドル | 30ドル |
gpt-3.5-turbo-0125 | 0.5ドル | 1.50ドル |
同じ100万トークンあたりで比較しています。
これを見るとSonnetとHaikuがgtp4とgpt3.5-turbo以下の料金なのを見ると、GPTを意識した料金のようにも思えます。
Opusに関しては優秀な分、高額な印象です。
Claudeは、前バージョンの「Claude(クロード) 2.1」はマルチモーダルに対応していなかったためまだまだ実用には足らないという印象でした。しかし、今回利用してみるとgpt-4を上回る印象を受けます。
次のコラムでAWSサービス名をGPT-4とClaude3に回答させるというコラムを記載しておりますのでご興味あればご確認ください。
学習期間について
Claude3(クロード3)の知識ベースは2023年8月までです。念のためClaude3自身に質問してみました。
また、質問する際にわざとつたない日本語で問いかけてみました。
質問内容は今年(2024年)から移籍をした大谷翔平選手についてです。
昨年までの学習内容であればエンゼルスと答えるはずです。エンジンはClaude3 Opusです。
完璧ですね。二回目の回答も一回目の回答を踏まえている感じがすごくします。
これ次のGPT4を見るとわかるのですが、この一回目の回答2つの意味に答えています。
・あなたはいつまでの会話に対応できますか?
1つ目の解釈(あなたの学習期間はいつまでですか?)
2つ目の解釈(あなたとどのぐらいの期間、会話を続けることが可能ですか?)
この文章どちらの解釈も、たしかにありえます。
でも間違いないように両方回答してきています。1で10を知る2段構えの回答です。ホスピタリティの塊です。
次はGPT4です。
「あなたは(あなたとの会話は)いつまで会話に対応することができますか?」
と解釈してしまったようですね。上記Claudeの二つ目の回答だけをしてきた感じです。
わざとわかりにくくしたとはいえ、ちょっと惜しいですね。一発で正確な回答を得ようとすると主語や述語などを明確にする必要がありそうです。
なお、GPTは2023年4月までなのでそこもClaude3のほうが勝っています。
これを見るとClaude3がGPTに勝ったというのも、うなずけます。
ただしGPT5なるものがもしも出てきたときには…その時はまた入れ替わるかもしれません。
まとめ
Anthropicは「構成的AI」と呼ばれるアプローチで、倫理的で安全なAIの開発に力を入れている会社として知られています。
Claude3(クロード3)でも、有害なコンテンツの生成を避けたり、プライバシーを保護するなど、責任あるAI開発の姿勢が貫かれているようです。
Claude3はAmazon Bedrockでも提供されています。
なお、SonnetもしくはHaikuのどちらかを選べ日本語で会話もできます。なおプレイグラウンド上でもすぐに試すことが可能です。
ただし、現在はバージニア北部とオレゴンリージョンのみからの提供です。東京リージョンでもClaudeを使えはしますが現在は2.1までです。
言語モデルの性能向上が著しい昨今。その活用方法と、さらには倫理的な側面への配慮のバランスが重要になってきています。
利用するのを拒否するのではなく、技術の進歩を歓迎しつつ、どう利用し付き合っていくかという建設的な検討が必要です。
利用をすることでさらなる技術向上につながり、その結果としてどのような社会的影響をおよぼしていくのかにも目を向けていく必要がありそうです。