AI行业在两个强大的哲学之间进行了分配 - 开源民主化和专有创新。由Allenai开发的Olmo 2（开放语言模型2）代表了透明AI开发的巅峰之作，可以完全访问其体系结构和培训数据。相比之下，Anthropic的旗舰模型Claude 3.5十四行诗优先考虑商业级编码功能和闭门造车的多模式推理。
本文介入其技术体系结构，用例和实际工作流程中，并附有代码示例和数据集参考。无论您是构建启动聊天机器人还是扩展企业解决方案，本指南都将帮助您做出明智的选择。
学习目标
>了解设计选择（例如RMSNORM，旋转嵌入）如何影响Olmo 2和Claude 3.5十四行诗中的训练稳定性和性能。
> > data Science Blogathon的一部分。 目录的> olmo 2：一个完全开放的自动回归模型
>
> Olmo 2是一种完全开源的自回归语言模型，在包含5万亿代币的巨大数据集中训练。它的重量，培训数据和源代码赋予了研究人员和开发人员的能力，以重现结果，尝试培训过程并建立其创新架构。
ofolmo 2的关键建筑创新是什么？
两阶段的课程培训：
该模型最初是在Dolmino Mix-1124数据集中训练的，这是一种旨在涵盖各种语言模式和下游任务的大型且多样的语料库。接下来是第二阶段，培训侧重于特定于任务的微调。这些建筑和培训策略结合在一起，创建了一个模型，不仅表现出色，而且适应性和适应性，这是学术研究和实际应用的真正资产。
标准 Olmo 2 OLMO2对于重量的任务来说，成本效益大约是4倍，使其非常适合注重预算意识的项目。请注意，由于Olmo2是一种开放式源模型，因此没有固定的人口许可费，因此其成本取决于您的自我安置计算资源。相比之下，拟人的API速率设定了Claude 3.5十四行诗的价格。 有Ollama后，安装必要的Python软件包
如何访问Claude 3.5 SONNET API？ >单击创建键并命名您的密钥。单击添加。
使用olmo2和Claude 3.5 SonnetModels用于以下任务。 提示：“给我代码来计算nth fibonacci编号。
b）claudesonnet3.5响应
“提示：生成一个使用matplotlib和seaborn的Python脚本来产生充满活力的散点图，显示了两个变量之间的关系。该图应包括清晰的轴标签，描述性标题和不同的颜色，以区分数据点。
a）olmo 2响应：
您可以找到代码响应。
b）claudesonnet3.5响应： a）olmo 2响应： 战略决策框架：Olmo 2 vs. Claude 3.5十四行诗 > Q1。 Olmo 2可以通过足够的微调来匹配Claude 3.5十四行诗的准确性？在狭窄的域（例如，法律文件）中，是的。对于通用任务，Claude的140B参数保留了边缘。模型如何处理非英语语言？ Claude 3.5十四行诗本地支持50种语言。 Olmo 2主要集中在英语上，但可以对多语言任务进行微调。>克劳德3.5十四行诗：以道德和以编码为中心的应用程序的封闭资源
与Olmo2的开放哲学相反，Claude3.5 SONNet是针对专业任务进行了优化的封闭源模型，尤其是在编码和确保道德上合理的输出方面。它的设计反映了绩效和负责任的部署之间的仔细平衡。
> claude 3.5sonnet
模型访问
拥抱面上可用的全重量
仅api formy访问
微调
可通过pytorch 自定义
限制到及时工程
推理速度
12令牌/秒（A100 GPU）
30令牌/秒（API）
Olmo 2 vs. Claude 3.5十四行诗的定价比较成本
免费（自主）
$ 15/百万令牌
>访问Olmo 2型号和Claude 3.5十四行诗API
如何在本地运行Ollama（Olmo 2）模型？
>访问官方的Ollama存储库或网站，以下载安装程序 - Here。
pip install ollama
ollama run olmo2:7b
import ollama
def generate_with_olmo(prompt, n_predict=1000):
"""
Generate text using Ollama's Olmo 2 model (streaming version),
controlling the number of tokens with n_predict.
"""
full_text = []
try:
for chunk in ollama.generate(
model='olmo2:7b',
prompt=prompt,
options={"n_predict": n_predict},
stream=True
):
full_text.append(chunk["response"])
return "".join(full_text)
except Exception as e:
return f"Error with Ollama API: {str(e)}"
if __name__ == "__main__":
output = generate_with_olmo("Explain the concept of quantum computing in simple terms.")
print("Olmo 2 Response:", output)
pip install anthropic
import anthropic
from anthropic import Anthropic
# Create an instance of the Anthropic API client
client = Anthropic(api_key='your-api-key')
def generate_with_claude(prompt, max_tokens=1000):
"""
Generate text using Claude 3.5 API
"""
try:
message = client.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20241022",
max_tokens=max_tokens,
messages=[
{
"role": "user",
"content": prompt
}
]
)
return message.content
except Exception as e:
return f"Error with Claude API: {str(e)}"
if __name__ == "__main__":
output = generate_with_claude("Explain the concept of quantum computing in simple terms.")
print("Claude 3.5 Sonnet Response:", output)
>
：
def fibonacci_optimized(n):
if n <= 0:
return "Input must be a positive integer."
fib_0, fib_1 = 0, 1
for i in range(2, n+1):
fib_i = fib_0 + fib_1
fib_0, fib_1 = fib_1, fib_i
return fib_i
# Example usage:
print(fibonacci_optimized(10)) # Output: 55>
>任务2：绘制散点图
>
b）claudesonnet3.5响应：
Insights >任务3：代码翻译
>
提示：“将此Java方法转换为python代码，同时保持等效功能：>
a）olmo 2响应：pip install ollama
：
ollama run olmo2:7b
任务4：优化效率低下的代码
import ollama
def generate_with_olmo(prompt, n_predict=1000):
"""
Generate text using Ollama's Olmo 2 model (streaming version),
controlling the number of tokens with n_predict.
"""
full_text = []
try:
for chunk in ollama.generate(
model='olmo2:7b',
prompt=prompt,
options={"n_predict": n_predict},
stream=True
):
full_text.append(chunk["response"])
return "".join(full_text)
except Exception as e:
return f"Error with Ollama API: {str(e)}"
if __name__ == "__main__":
output = generate_with_olmo("Explain the concept of quantum computing in simple terms.")
print("Olmo 2 Response:", output)提示：“优化以下python函数以降低时间复杂性。>
b）claudesonnet3.5响应：pip install anthropic
Olmo 2的
> olmo 2，从而导致潜在的冗余。 Claude Sonnet 3.5通过将重复项存储在集合中，并将其转换回列表，从而提高效率并避免不必要的操作，从而进一步优化。克劳德（Claude）的方法更加干净，可确保时间更复杂，同时保持正确性。import anthropic
from anthropic import Anthropic
# Create an instance of the Anthropic API client
client = Anthropic(api_key='your-api-key')
def generate_with_claude(prompt, max_tokens=1000):
"""
Generate text using Claude 3.5 API
"""
try:
message = client.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20241022",
max_tokens=max_tokens,
messages=[
{
"role": "user",
"content": prompt
}
]
)
return message.content
except Exception as e:
return f"Error with Claude API: {str(e)}"
if __name__ == "__main__":
output = generate_with_claude("Explain the concept of quantum computing in simple terms.")
print("Claude 3.5 Sonnet Response:", output)任务5：代码调试
def fibonacci_optimized(n):
if n <= 0:
return "Input must be a positive integer."
fib_0, fib_1 = 0, 1
for i in range(2, n+1):
fib_i = fib_0 + fib_1
fib_0, fib_1 = fib_1, fib_i
return fib_i
# Example usage:
print(fibonacci_optimized(10)) # Output: 55提示：“以下是一个python脚本，可以计算一个数字的阶乘，但其中包含错误。识别并纠正错误，以确保其返回任何正整数的正确阶乘：
pip install ollama
a）olmo 2响应：
ollama run olmo2:7b
b）claudesonnet3.5响应：
import ollama
def generate_with_olmo(prompt, n_predict=1000):
"""
Generate text using Ollama's Olmo 2 model (streaming version),
controlling the number of tokens with n_predict.
"""
full_text = []
try:
for chunk in ollama.generate(
model='olmo2:7b',
prompt=prompt,
options={"n_predict": n_predict},
stream=True
):
full_text.append(chunk["response"])
return "".join(full_text)
except Exception as e:
return f"Error with Ollama API: {str(e)}"
if __name__ == "__main__":
output = generate_with_olmo("Explain the concept of quantum computing in simple terms.")
print("Olmo 2 Response:", output)
> olmo 2正确修复了阶乘函数的递归步骤，但缺乏输入验证。 Claude Sonnet 3.5不仅纠正了递归，还包括输入验证以处理负数和非授权输入，使其更强大。 Claude的解决方案更彻底，适合现实世界应用。
何时选择Olmo 2？
>预算约束的项目：免费自我托管与API费
>企业级编码：复杂的代码生成/重构
>多模式要求：现场服务器上的图像和文本处理需求。
钥匙要点
以上是Olmo 2对Claude 3.5十四行诗：哪个更好？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
