Claude3荣登榜首,亚马逊云科技为您提供先行体验!

Claude3荣登榜首,亚马逊云科技为您提供先行体验!

  • 个人简介
  • 前言
  • 抢先体验
  • 关于Amazon Bedrock
    • Amazon Bedrock 的功能
  • Claude3体验教程
    • 登录Amazon Bedrock
    • 试用体验
    • 管理权限
    • 详细操作步骤
      • 1.提交应用场景详细信息
      • 2.请求模型的访问权限
      • 3.请求成功,开始运行
  • 功能测评
      • 逻辑题测试
      • 输出代码能力
      • 绘画功能
      • 成语含义理解
      • 数学逻辑运算
      • 汉语翻译
  • 总结

个人简介

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前言

在3月4日晚,著名的生成式AI平台Anthropic在其官方网站上正式发布了Claude 3系列多模态大模型。这个系列包括三个版本:Haiku、Sonnet和Opus。

其中,Claude 3 Opu 为 Claude 3 系列模型的最强版本,具有接近人类的理解能力,可以灵巧地处理开放式提示和复杂的任务,根据官方给到的资料,其性能全面超过了 GPT-4。
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如需了解关于Claude 3 更加详细的信息,请点击链接访问我之前的文章:
Claude 3正式发布,性能超越GPT-4,免费使用且支持中文!
https://blog.csdn.net/weixin_50804299/article/details/136498419?spm=1001.2014.3001.5501

抢先体验

目前,Anthropic 的 Claude 3 Sonnet 模型现已在亚马逊云科技的 Amazon Bedrock 正式可用。目前可以完全免费试用。无需注册账号,仅需要扫码进入CloudAssist,然后点击限时试用。

Amazon Bedrock是目前第一个也是唯一一个提供 Claude 3 Sonnet的托管服务。

详情请点击

https://portal.cloudassist-beta.sign-up.china.aws.a2z.com/demo/qrcode?trk=community

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关于Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务,它通过统一的 API 提供来自领先的人工智能初创企业和 Amazon 的高性能根基模型 (FM) 供您使用。您可以从各种根基模型中选择,找到最适合您的用例的模型。Amazon Bedrock 还提供了一系列广泛的功能,可以构建生成式人工智能应用程序,为您提供安全可靠的专属人工智能服务。利用 Amazon Bedrock,您可以轻松试验和评估用例的常用根基模型,使用微调和检索增强生成 (RAG) 等技术,通过自己的数据进行量身定制,并构建使用企业系统和数据来源执行任务的代理。
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参考链接:https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html

Amazon Bedrock 的功能

利用 Amazon Bedrock 根基模型探索以下功能:

试验提示和配置 – 运行模型推理通过使用不同的配置和根基模型发送提示来生成响应。您可以使用 API 或控制台中的文本、图像和聊天操场在图形界面中进行试验。准备就绪后,设置应用程序以便向 InvokeModel API 发送请求。

使用来自数据来源的信息增强响应生成 – 通过上传要查询的数据来源创建知识库,以增强根基模型的响应生成。

创建可推理如何帮助客户的应用程序 – 构建可以使用根基模型、进行 API 调用以及(可选)查询知识库的代理,以便为客户推理和执行任务。

使用训练数据调整模型以适应特定任务和领域 – 通过提供用于微调或持续预训练的训练数据来自定义 Amazon Bedrock 根基模型,以调整模型的参数并提高其在特定任务或领域中的性能。

提高基于 FM 的应用程序的效率和输出 – 为根基模型购买预调配吞吐量,以便更高效地以折扣价对模型运行推理。

为您的用例确定最佳模型 – 使用内置或自定义提示数据集评估不同模型的输出,以确定最适合您的应用程序的模型。

人工智能初创企业和 Amazon 的基础模型:
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参考链接:https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html

Claude3体验教程

登录Amazon Bedrock

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试用体验

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管理权限

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详细操作步骤

1.提交应用场景详细信息

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2.请求模型的访问权限

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3.请求成功,开始运行

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功能测评

逻辑题测试

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输出代码能力

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当然可以,我为您实现了一个简单的基于命令行的图书管理系统。该系统包括添加图书、查询图书、删除图书和退出程序等功能。代码如下:

class Book:def __init__(self, title, author, year):self.title = titleself.author = authorself.year = yearclass Library:def __init__(self):self.books = []def add_book(self, book):self.books.append(book)def remove_book(self, title):for book in self.books:if book.title == title:self.books.remove(book)print(f"Book '{title}' has been removed.")returnprint(f"Book '{title}' not found.")def search_books(self, query):results = []for book in self.books:if query.lower() in book.title.lower() or query.lower() in book.author.lower():results.append(book)return resultsdef display_books(self, books):if not books:print("No books found.")else:for book in books:print(f"Title: {book.title}, Author: {book.author}, Year: {book.year}")def main():library = Library()while True:print("\nWelcome to the Book Management System!")print("1. Add a book")print("2. Remove a book")print("3. Search for books")print("4. Exit")choice = input("Enter your choice (1-4): ")if choice == "1":title = input("Enter book title: ")author = input("Enter book author: ")year = int(input("Enter publication year: "))book = Book(title, author, year)library.add_book(book)print("Book added successfully.")elif choice == "2":title = input("Enter book title to remove: ")library.remove_book(title)elif choice == "3":query = input("Enter search query: ")results = library.search_books(query)library.display_books(results)elif choice == "4":print("Exiting the program...")breakelse:print("Invalid choice. Please try again.")if __name__ == "__main__":main()

在这个实现中,我定义了两个类:

  1. Book 类: 用于表示一本书,包含书名、作者和出版年份三个属性。

  2. Library 类: 用于管理图书,包括以下方法:

    • add_book: 添加一本新书
    • remove_book: 根据书名删除一本书
    • search_books: 根据查询字符串搜索书籍,返回符合条件的书籍列表
    • display_books: 打印书籍列表

main 函数中,我创建了一个 Library 对象,并使用一个循环来显示菜单选项,根据用户的选择执行相应的操作。

您可以运行这个程序,它会在命令行界面上显示菜单选项,您可以选择添加、删除、搜索图书或退出程序。

当然,这只是一个简单的实现,您可以根据需求进一步扩展功能,例如添加图书分类、图书借阅记录等功能。此外,您也可以考虑将数据持久化存储到文件或数据库中,以便程序重启后仍可访问之前的数据。

绘画功能

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成语含义理解

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数学逻辑运算

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汉语翻译

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总结

整体操作很方便快捷,但仍有部分逻辑题出现问题,绘图能力还没有加上,相比较GPT4,各有优劣。

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