大型语言模型（LLM）层出不穷，它们承诺着革命性的功能，试图颠覆现有的秩序。市场上的营销宣传让人目不暇接，LLM的世界越来越像2000年代末的智能手机大战。既有不断创新、逐步改进的大公司，也有一群勇敢的新创公司，它们都希望在代码和商业的数字竞技场中获得关注。其中，Claude 3.7 Sonnet就是这场竞争中的一匹黑马。
Claude 3.7 Sonnet是什么？
Claude 3.7 Sonnet来自Anthropic公司，它定位为一个能够理解微妙指令、承认错误，并从复杂信息中提取深刻见解的语言模型。这些都是我们希望从任何人类员工那里得到的功能，更不用说AI了。在代码生成、解释视觉数据和创造不同形式的写作等领域，这个LLM在许多功能上表现出色。但市场上也有成千上万的其他模型能做到这一点。
Sonnet的独特之处
那么，Claude 3.7 Sonnet与其他著名的LLM如ChatGPT、Gemini等相比有何不同？在基准评估中的能力表现揭示了一些明显的强项。
我可以确认，根据我所阅读的数据，Sonnet在涉及视觉空间数学思维时表现出色。这些是让工程师们早上兴奋起床的东西，Sonnet在这方面很强！还有互动学习环境，这可以为企业学习节省大量成本，因为它将通过使用自适应技术加快员工入职培训。
Sonnet还有一个巨大的输出限制，在“扩展思维”设置下可以达到128,000个token。那么？这为更长的输出和更广泛的答案细微差别和能力提供了空间。如果那句话还没有让你迷失！
你想要数字？我有数字。还有事实！大型模型系统组织（LMSYS）的“聊天机器人竞技场”定期对各种LLM进行基准测试。在人类被要求表达偏好的盲测中，Claude 3模型有时与GPT-4相匹配或超越。
Token时间
在LLM中，数据以token的形式表达，这基本上定义了数据处理的大小和范围。让我们讨论token计数！
- Claude 3.7 Sonnet：输入跨度高达200k个token，可能的最大产量高达128k。
- GPT-4：输入范围最高可达128k个token大小，但输出更为保守，大约在16,400左右。
- Gemini 2.0 Flash：输入范围巨大，跨度达到百万（具体来说是一个酷酷的一百万）。但是……在响应端的最大容量只有8,192！
这讲述了一个有趣的故事！数据显示，Gemini 2.0 Flash在输入方面的广度超过了其他产品。而Sonnet在回复方面最大化。
这实际上意味着什么？复杂的文档分析可能会倾向于Gemini，因为它可以捕捉每一个可能的信号和提示，而长篇报告撰写（比如创建文档或撰写报告）则完全符合Claude及其衍生产品的优势。最好的类比是不同的镜头，专门针对需求。
Sonnet特别适合利用和增强复杂的数据分析，它能够处理复杂性。记住：数字从不撒谎。除非它们这样做。但那些是你的社会科学研究人员，不是我们工程师……
为什么营销人员应该关心？
为什么营销人员，或CMO，应该关心这一切？因为LLM不仅是未来，也是你的现在。它们将影响营销部门在未来十年内将参与的几乎所有活动。根据麦肯锡公司的数据，生成性AI每年可以为全球营销和销售增加1.6至2.6万亿美元。如果这些万亿美元落在你的公司或其他任何地方，真的取决于你是否决定加入这场竞赛。或者押错了马——今天的LLM！
- 内容创作——LLM很快将开始为你的性能营销所需的无尽内容变体进行创作。想象一下，每天创建数十篇博客文章或不同版本的广告副本进行A/B测试……一直都是这样，而且都是高端副本。好吧，那个梦想已经实现了！
- 受众洞察——你真的了解你的客户吗？LLM现在能够提供深入分析，不仅提供事实，还提供潜在的战略方向。客户对信息的反应如何？他们是否比社会意识营销更受折扣的吸引？想知道哪个年龄段真的喜欢紫色袜子？
- 个性化——你希望营销以个性化的一对一方式进行，并且始终如此，同时从不失去语调！人工智能来了。规模真的可以提供个性化的关注。