Anthropic lanzó ‘Claude’, una más ética que compite con ChatGPT

Noticias IBL | Nueva York

Anthropic, una startup respaldada por Google y cofundada por ex empleados de OpenAI, lanzó un chatbot llamado Claude, que compite directamente con las ofertas de OpenAI respaldado por Microsoft Corp, el creador de ChatGPT.

La compañía, dirigida por un ex investigador de OpenAI, Dario Amodei, dijo que quiere ser más ética que ChatGPT, produciendo resultados menos dañinos.

Anthropic explicó que le dio a Claude un conjunto de principios en el momento en que el modelo se “entrena” con grandes cantidades de datos de texto. En lugar de intentar evitar temas potencialmente peligrosos, Claude está diseñado para explicar sus objeciones, basándose en sus principios.

El precio de Claude aún no se ha detallado, aunque hay dos versiones disponibles a través de una API, Claude y una Claude Instant más rápida.

Al igual que ChatGPT, a Claude se le puede indicar que realice una variedad de tareas, como responder preguntas, escribir, resumir, traducir, explicar conceptos complejos, buscar documentos, editar contratos legales y codificar.

Anthropic ha estado probando silenciosamente a Claude con socios de lanzamiento, incluidos Robin AI, AssemblyAI, Notion AI, Quora y DuckDuckGo.

Tanto el chatbot Poe de Quora como DuckDockGo utilizan una combinación de GPT-4 y Claude+, actualmente los dos modelos de lenguaje más avanzados del mercado.

Los expertos dijeron que, según los informes, Claude es peor en matemáticas y un programador más pobre que ChatGPT, e igualmente alucina.

Recientemente, Google comprometió $ 300 millones en Anthropic por una participación del 10% en la puesta en marcha. Según los términos del acuerdo, Anthropic acordó hacer de Google Cloud su “proveedor de nube preferido”.

Los modelos de lenguaje grande son algoritmos a los que se les enseña a generar texto alimentándolos con texto de entrenamiento escrito por humanos. En los últimos años, los investigadores han obtenido resultados mucho más parecidos a los humanos con tales modelos al aumentar drásticamente la cantidad de datos que se les alimentan y la cantidad de potencia informática utilizada para entrenarlos.