Este artículo es parte de una series acerca de De cómo aprender python con ChatGPT, en el enlace previo, puedes empezar por el principio si quieres.
Esta semana ha tocado probar otro modelo distinto que viene con muy buenas referencias, Claude 3.5 sonnet, en sus propias palabras:
Claude 3.5 Sonnet es un modelo de lenguaje de IA desarrollado por Anthropic, parte de la familia Claude 3 que fue lanzada en 2024. Es la versión más inteligente de los modelos Claude 3 actualmente disponibles.
Como modelo de IA, puedo ayudarte con una amplia variedad de tareas como:
Análisis y comprensión de textos
Programación y resolución de problemas técnicos
Escritura creativa y profesional
Traducción entre idiomas
Matemáticas y razonamiento lógico
Responder preguntas y mantener conversaciones informativas
Me caracterizo por intentar dar respuestas precisas y matizadas, pensar paso a paso los problemas complejos, y mantener conversaciones auténticas y naturales.
Si estás interesado en conocer más detalles técnicos sobre las capacidades específicas o cómo acceder a Claude 3.5 Sonnet, te sugiero consultar la página web de Anthropic que tiene información actualizada sobre todos sus modelos y servicios.
¿Hay algún tema o tarea específica en la que te gustaría que te ayude?
Lo primero que me llamó la atención es que la interfaz es un poco diferente a las otras. Cuando le pides que genere código, esto es especialmente notable, ya que Claude divide la página del navegador en dos: a la izquierda te explica lo que está haciendo y, a la derecha, te muestra el código que está generando.
A la hora de programar, esto puede facilitar un poco las cosas, ya que siempre tienes el código visible. Si seleccionas un fragmento, puedes mejorarlo o pedir una explicación más detallada. En realidad, es como hacer una nueva consulta a Claude, con la ventaja de que ya no es necesario proporcionar tanto contexto.
El primer problema que encontré es que no permite conversaciones muy largas. Me topé con este inconveniente bastante pronto. Esto puede resultar molesto si estás acostumbrado a usar ChatGPT, que en este aspecto no tiene tantas limitaciones.
Como estaba usando la versión gratuita, no tardé mucho en alcanzar el límite de usos diarios. No me quedó muy claro cuál es ese límite, ya que, según la documentación, depende de la carga del sistema. Ese día, el sistema debía estar bastante saturado, porque recibí el mensaje de límite mucho antes de lo que esperaba.
Al día siguiente lo utilicé para uno de los típicos casos con los que estoy evaluando los modelos: le pedí que realizara una revisión de código como si fuera un programador experto. El resultado me gustó bastante, quizás un poco más que el de ChatGPT o Gemini. Para que os hagáis una idea, este es el resumen de la revisión de código:
Mi opinión:
Las primeras impresiones son buenas. En general, hay detalles que me gustan más que en ChatGPT o Gemini. Por ejemplo, el formateo del código es más claro y tiene en cuenta factores como la longitud de línea.
Como punto negativo, el límite en la longitud de las conversaciones puede ser un problema. En mi caso, me gusta retomar conversaciones pasadas sobre un tema específico y continuar con ellas. Sin embargo, al alcanzar el límite, tendríamos que crear una nueva conversación.
La opinión de ChatGPT:
Claude es bastante bueno para escribir código, explicarlo y solucionar problemas de lógica o estructuración. Sin embargo, puede no ofrecer la misma amplitud de soporte en lenguajes y herramientas que otros modelos, como ChatGPT o Gemini.
La principal fortaleza de Claude es su enfoque en un desarrollo seguro y ético, lo que lo convierte en una opción atractiva para compañías y usuarios que priorizan la seguridad y la interpretación ética del código.
La opinión de Gemini:
Claude se destaca por su capacidad para seguir instrucciones detalladas y generar respuestas coherentes y seguras. Es una buena opción para tareas que requieren un alto nivel de precisión y seguridad, como la generación de código crítico.
La opinión del propio Claude:
Claude sobresale por su conocimiento amplio y profundo de diversos lenguajes de programación, su habilidad para generar código sofisticado y robusto, su capacidad para depurar y resolver problemas de código complejos, y su experiencia en el diseño de arquitecturas de software avanzadas.
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