Rezension von Claude KI: Ein starker Konkurrent zu ChatGPT mit einem großen Vorteil: Es kann große Dokumente verarbeiten de

Lukas Görög

Während KI-Chatbots wie ChatGPT Debatten über Sicherheit und Ethik auslösen, ist ein neuer Kandidat aufgetaucht – Claude von Anthropic. Dieses Startup aus San Francisco hat einen einzigartigen Ansatz gewählt, um Claudes Intelligenz verantwortungsvoll zu entwickeln. Mithilfe der „konstitutionellen KI“ haben sie Claude auf Prinzipien aus grundlegenden Dokumenten wie der Allgemeinen Erklärung der Menschenrechte und den Nutzungsbedingungen von Apple trainiert.

Claude kann lange Texte zusammenfassen, komplexe Fragen beantworten und sich natürlich unterhalten. Es trifft Entscheidungen auf der Grundlage von Verfassungsgrundsätzen und modernen Richtlinien wie Ethik, Datenschutz, Nachahmung usw… Claude 2 wurde kürzlich in den USA und im Vereinigten Königreich auf den Markt gebracht und zielt darauf ab, die Grenzen der KI zu erweitern und gleichzeitig schädliche, gefährliche oder unethische Inhalte zu vermeiden.

Claude wurde mit wesentlich aktuelleren Daten trainiert und bewältigt längere Aufforderungen als GPT 4. Claude kann 75k Wörter (100k Token) verarbeiten, während GPT 4 nur 32,7k Token bewältigen kann. Claude übertrifft GPT-4 auch bei der Programmierung von Python (71,2 % gegenüber 67 % bei Python Eval) und bei Mathetests (88,0 % gegenüber 85,2 % bei Grundschulaufgaben).

Dieser Blog befasst sich mit den 5 Funktionen von Claude, die gegenüber dem GPT 4 am meisten geschätzt werden

Anmeldung bei Claude

Derzeit ist Claude nur von den USA und Großbritannien aus direkt zugänglich, aber es ist möglich, ein VPN zu verwenden und den Zugang zu erhalten, wenn Sie außerhalb leben. Hier ist der Link zur Anmeldeseite von Claude. Sie müssen nur ein paar Schritte befolgen, um sich anzumelden, die wirklich einfach sind.

Claudes Fähigkeit: Zusammenfassungen zu erstellen

Claude hat eine ausgeprägte Fähigkeit, verschiedene Dokumente zusammenzufassen, indem er die Kernargumente und Ideen ohne überflüssige Informationen oder subjektive Voreingenommenheit herausarbeitet.

Zu den hervorgehobenen Stärken gehören:

Verschiedene Textarten und Themen objektiv zusammenfassen
Identifizierung zentraler Argumente und Schlussfolgerungen
Unnötige Details herausfiltern
Anpassung der Länge der Zusammenfassung nach Bedarf
Vermeidung von Meinungsäußerungen oder Voreingenommenheit

Claude ist zwar in vielen Fällen fähig, aber bei der Zusammenfassung komplexer Dokumente, die ein tieferes Fachwissen oder ein differenzierteres Verständnis der Sprache erfordern, stößt er an seine Grenzen.

Zu den wichtigsten Schwachpunkten gehören:

Schwierigkeiten mit sehr technischen oder esoterischen Themen
Komplexe Erzählungen ungenau zusammenfassen
Fehlende implizite Bedeutungen und subtiler Kontext
Unfähigkeit, grafische Informationen zu verarbeiten
Verzicht auf Nuancen zugunsten der Kürze bei der Verdichtung von Texten
Kein menschenähnliches Verständnis für Subtext und sprachliche Nuancen

Das folgende Beispiel zeigt seine Fähigkeit, ein PDF-Dokument, bestehend aus einem Artikel mit 4992 Wörtern, in 5 Stichpunkten zusammenzufassen.

Claude: Analysieren und Vergleichen

Claude ist derzeit in der Lage, mehrere PDF-Dokumente zu vergleichen, indem es Text-/Formatierungsähnlichkeiten und -unterschiede identifiziert, obwohl es bei der Verarbeitung komplexer visueller Darstellungen und der Herstellung konzeptioneller Verbindungen noch Grenzen gibt.

Claude:

Kann mehrere PDFs eingeben und Text, Tabellen und Bilder extrahieren/erkennen
Hervorhebung identischer, eindeutiger und umschriebener Passagen in verschiedenen PDFs
Vergleicht numerische Daten und Tabellen, um Übereinstimmungen und Unstimmigkeiten zu erkennen
Erstellt Zusammenfassungen, die die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede aufzeigen
Funktioniert am besten mit textbasierten und nicht mit stark visuellen PDFs
Funktioniert optimal, wenn die PDF-Themen miteinander verwandt und nicht unverbunden sind
stellt keine hochrangigen konzeptionellen Verbindungen aus Vergleichen her
Nützlich für das Aufzeigen der wichtigsten PDF-Ähnlichkeiten und Unterschiede

Das folgende Beispiel vergleicht 2 Dummy-Lebensläufe eines Datenanalysten und eines Datenwissenschaftlers. Es demonstriert die Fähigkeiten von Claude beim Analysieren und Vergleichen

Claude – CSV-Dateien effizient zu lesen und zu analysieren

Claude verfügt über robuste Funktionen zur Analyse von CSV-Dateien und zur Gewinnung von Erkenntnissen durch statistische Analyse, Visualisierung und Modellierung.

Claude kann:

Effiziente Verarbeitung großer CSV-Datensätze
Daten interpretieren, indem man die Bedeutung der Spalten versteht
Datenverteilungen statistisch zusammenfassen
Aggregieren Sie Daten, um Trends und Beziehungen zu erkennen
Visualisierung von Daten für intuitive Einblicke
ML-Modelle erstellen, um Muster zu erkennen
Beherrschung der Datenanalysebibliotheken in Python
Korrelationen zwischen Spalten finden

Das folgende Beispiel demonstriert die Fähigkeit von Claude, CSV-Dateien zu verarbeiten. Wir haben die Daten eines Dummy-Unternehmens mit den Datensätzen eines Mitarbeiters gefüttert.

Claude: Mathematische Fähigkeiten

Claude ist zwar in der Lage, einigermaßen komplexe mathematische Probleme in verschiedenen Bereichen zu lösen, doch fehlt es ihm an fortgeschrittener theoretischer Mathematik und an menschenähnlichem Einfallsreichtum, um kreative Lösungen zu finden.

Claude ist:

Beherrschung der wichtigsten mathematischen Konzepte und des logischen Denkens
Schritt-für-Schritt-Arbeiten und Erklärungen liefern können
Fachkenntnisse in verschiedenen Bereichen wie Algebra, Geometrie, Statistik usw.
Übersetzen von Wortproblemen in mathematische Gleichungen
Schwierigkeiten mit sehr fortgeschrittenen theoretischen Konzepten in der Mathematik
Nicht so genau bei sehr komplexen mehrteiligen Problemen
Abhängig von einer klaren Formulierung des Problems

Hier ist ein Beispiel für Claudes mathematische Fähigkeiten.

Claude: Python-Programmierkenntnisse

Claude hat eigentlich keine eigenständigen Python-Programmierkenntnisse. Seine Kodierungsvorschläge stammen aus meinem Konversationstraining, nicht aus technischen Programmierkenntnissen.

Claude:

Verwendet natürliche Sprache
Er kann den Code nicht selbst schreiben oder verbessern.
Die Code-Beispiele stammen von Trainingsdaten
Konversationelle KI hat in technischen Kontexten noch ihre Grenzen.
Eine auf Programmierung spezialisierte KI wäre besser als eine allgemeine konversationsfähige KI wie Claude.

Dennoch können Sie ein Skript zu Claude hochladen und ihn bitten, den Code zu erklären, Vorschläge zur Verbesserung des Codes zu machen, Fehler zu korrigieren und ihn zu ändern. Und er wird einen ziemlich guten Job machen.

Beispiel 1:

Beispiel2:

Beispiel3:

# Import libraries
import pandas as pd
from textblob import TextBlob

# Load dataset
df = pd.read_csv('reviews.csv')

# Preprocess text
df['Text'] = df['Review'].apply(lambda x: x.lower())
df['Text'] = df['Text'].apply((lambda x: re.sub('[^a-zA-z0-9s]','',x))

# Perform sentiment analysis
df['Polarity'] = df['Text'].apply(lambda x: TextBlob(x).sentiment.polarity)
df['Subjectivity'] = df['Text'].apply(lambda x: TextBlob(x).sentiment.subjectivity)

# Label sentiment
df['Sentiment'] = df['Polarity'].apply(lambda x: 'positive' if x>0 else 'negative' if x<0 else 'neutral')

# Output analysis
print(df.groupby('Sentiment').count())
print(df.groupby('Product').mean()['Polarity'])

Conclusio

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Claude beeindruckende Fähigkeiten bei der Analyse verschiedener Dokumente wie PDFs, Word-Dateien und CSV-Daten aufweist. Seine Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen es Claude, Freiformtexte zu lesen und zu verstehen. In Kombination mit seinem Wissen über gängige Dokumentstrukturen und -formate, kann Claude wichtige Informationen aus Dateien extrahieren. Ob es um die Identifizierung von Schlüsselwörtern in einem Bericht, das Herausziehen von Tabellen aus einem Finanzbericht oder die Zusammenfassung von Trends in einem CSV-Datensatz geht, Claude bewältigt die Aufgabe mit Leichtigkeit. Mit der kontinuierlichen Verbesserung seiner Deep-Learning-Fähigkeiten ist zu erwarten, dass Claude noch besser in der Lage sein wird, Erkenntnisse aus Dokumenten zu gewinnen. Damit wird Claude zu einem unschätzbaren Assistenten für Wissensarbeiter und Unternehmensanalysten, die täglich mit großen Mengen an Dokumenten zu tun haben. Die Zukunft für die Dokumentenanalyse mit Claude sieht rosig aus!