Claude与ChatGPT数据科学的比较分析

我们探讨Claude与ChatGPT，以确定哪种Generative AI最适合执行各种数据科学任务。

我们生活在一个革命性技术进步的时代，许多公司现在开始将新的生成人工智能技术融入工作场所。数据科学家和分析师一直在使用这些技术来提高生产力和工作质量。

在ChatGPT之前，数据科学家和分析师使用GitHub Copilot来帮助完成优化、格式化、调试和编写测试单元等编码任务。然而，ChatGPT改变了游戏规则，使用户能够将生成人工智能应用于几乎每一项数据科学任务，从数据清理到模型开发和监控。

通过阅读我们的文章“什么是GPT-4以及为什么它很重要”，扩展您对GPT模型的了解，特别是对GPT-4的了解？

图片（按作者）

自ChatGPT发布以来，我们见证了开源生成人工智能和商业人工智能系统的快速发展。本文将探索一个名为Claude的最先进的新模型，并将其与各种数据科学任务中的ChatGPT进行比较。

如果你感兴趣，有12种ChatGPT的开源替代方案，你可以探索它们来构建自己的人工智能聊天机器人。您还可以在另一篇文章中了解新的DataCamp AI助手的工作原理。

Claude是什么？

Claude是Anthropic创建的一个大型语言模型（LLM）人工智能，可以生成文本、编写代码并充当智能自动化助手，类似于ChatGPT。

人工智能训练克劳德使用“宪法人工智能”技术，旨在从一开始就生产符合人类价值观和目标的人工智能系统。

如何访问Claude？

此时，Anthropic仅向有限的“早期访问”团体和商业合作伙伴提供Claude。但您可以使用以下内容免费访问Claude：

• Vercel AI游乐场：创建一个免费的Vercel Hobby帐户来访问Claude模型和其他LLM。
• Poe：创建一个免费帐户，访问Claude、ChatGPT、Sage等所有版本。

Slack应用程序：将Claude应用程序免费添加到您的工作区。直接向克劳德发送消息或在频道中提及@Claude，以便与人工智能机器人互动。
 

什么是ChatGPT？

ChatGPT是一个由OpenAI开发的人工智能会话平台。在引擎盖下，它利用GPT-3.5 Turbo和GPT-4等大型语言模型，通过自然语言提示实现类似人类的对话。阅读我们的完整指南，什么是ChatGPT？了解更多信息。

聊天机器人能够生成代码，将文本从一种语言翻译成另一种语言，总结冗长的段落，正确理解对话中的上下文，并执行各种复杂的任务。

ChatGPT的功能可以通过使用插件来扩展，这些插件提供了自动化、网络搜索集成、代码执行和其他功能等附加功能。

如何访问ChatGPT？

通过在openai.com上创建一个免费帐户来访问ChatGPT。该免费帐户提供对GPT-3.5 turbo模型的访问。为了获得增强的体验，可以考虑订阅ChatGPT Plus，它可以解锁插件等功能，并访问更强大的模型。

Claude和ChatGPT的能力比较

让我们根据数据科学任务的示例提示来比较两个人工智能聊天机器人Claude和ChatGPT，包括项目规划、编程、数据分析、机器学习、时间序列和自然语言处理。

注意：这不是一个全面的评估，因为我们使用单个提示示例来确定哪种人工智能模型为特定任务提供更好的输出。

在详细比较结果之前，让我们首先通过查看比较表来了解Claude和ChatGPT之间的关键差异。

ChatGPT	Claude
Parent Company	OpenAI
Backed by	Microsoft
Launched on	30th November 2022
Number of users	100 million +
Technology used	GPT-3.5 and GPT-4
Calculations	Better than Claude
Mathematical reasoning	Poor
Writing ability	Creative
Code generation	Good
Text summarization	Good
Data analysis	Good
Machine learning	Basic
Time series	Good
Natural language processing	Bad

按作者列出的表格

现在，我们将详细比较GPT-3.5-turbo型号与Claude instant型号的性能。

规划

 

问题：在提示中，我们包含了数据集描述和构建贷款分类器模型的项目目标。那些对访问数据集和项目规划感兴趣的人可以在《数据科学项目使用ChatGPT指南》中找到它们。

结论：两者都擅长项目规划，但ChatGPT在提供信息和其他步骤方面略胜一筹。

编程

问题：我们要求两个模型都优化一个嵌套的Python循环示例。

结论：虽然ChatGPT试图通过在列表中存储值来优化代码，但Claude能够将嵌套循环转换为列表理解，从而加快执行速度。因此，克劳德成为胜利者。

数据分析

问题：我们让这两个模型对贷款分类数据集进行探索性数据分析。

结论：尽管ChatGPT在数据分析方面表现出了强大的技能，但Claude在编写高效Python代码方面的熟练程度最终使其占据了优势。虽然ChatGPT使用了各种库进行数据分析，但Claude仅依靠Panda库进行数据可视化、处理和分析，展示了他们对该工具的精通。结果，克劳德成为了明显的赢家。

机器学习

问题：我们要求两个模型使用交叉验证进行详细的模型评估，并评估准确性、精密度、召回率和F1分数等性能指标。

结论：Claude在这方面优于ChatGPT，因为它采用了标签预测的交叉验证，并随后利用各种指标来衡量模型性能。相比之下，ChatGPT依靠cv_scores和一个单独的模型来确定分类指标。

时间序列

问题：我们给出了一个数据描述，并让这两个模型构建一个用于预测股价的机器学习模型。

结论：Claude对任务有了更好的理解，而ChatGPT则不断提出后续问题。然而，这两个模型都擅长于生成代码，ChatGPT使用了一种过时的方法，使用从statsmodels.tsa.arim.model导入arima，而Claude使用GradientBoostingRegressor实现了一种更高级的方法。克劳德在这起案件中获胜。

自然语言处理

问题：我们要求两个模型都编写一个Python代码，用于在新的数据集上微调GPT-2模型。

结论：ChatGPT似乎产生了幻觉，并创建了一个新的库来微调不存在的模型。另一方面，Claude使用了一个transformer库，并成功地对模型进行了微调。因此，克劳德赢得了这一轮比赛。

看看Bard和ChatGPT在数据科学方面的比较，了解Google Bard在各种数据科学任务中是如何与ChatGPT相比的。

Claude vs ChatGPT：最终裁决

对于需要深入了解技术背景和生成优化代码的能力的数据相关任务，建议选择Claude。然而，对于所有其他任务，ChatGPT是首选，尤其是其高级GPT-4模型。

注意：Claude-Instant-100K型号在性能方面与GPT-4不相上下，但尚未广泛使用。您也可以在chat.lmsys上查看非官方基准测试结果。

Claude和ChatGPT在数据科学中的实际应用

Claude和ChatGPT可以在各种数据科学任务中提供宝贵的帮助，例如：

广泛的项目规划

这两种工具都可以帮助您制定全面的项目计划。他们还可以提供见解、方法和工具，帮助您为数据科学项目做准备。

研究

有了生成人工智能，你可以学习新的概念、语言，甚至框架。此外，它们还可以帮助您收集信息、总结研究论文和生成内容。

代码生成

Claude和ChatGPT都可以生成用于数据预处理、特征工程、模型训练和评估的代码片段，为数据科学家节省时间和精力。

单元测试

您还可以根据提供的代码和规范自动生成测试用例。

调试

每个工具都可以为代码或数据管道中的潜在错误或问题提供建议和见解，让您有机会发现错误并了解它们如何以及为什么影响您的代码。

报告

ChatGPT和Claude都可以理解数据分析结果，并帮助您生成展示您发现的分析数据报告。

优化

您可以使用这些工具优化Python、SQL和R代码，也可以使用它们推荐有效的算法或技术来改进代码。

执行统计测试

您可以根据提供的数据和研究问题生成统计检验，如假设检验、方差分析、t检验和回归分析。

了解数据分析结果

这两种人工智能工具都可以解释你的结果，根据统计结果和可视化提供解释、见解和建议。这可以帮助你更好地理解你的发现，也有助于向他人解释它们。

自动化数据科学任务

在插件的帮助下，您可以自动化数据分析和数据科学工作流程中的各种其他任务。

要了解如何使用ChatGPT构建端到端机器学习项目，请查看《数据科学项目使用ChatGPT指南》。

结论

ChatGPT和Claude擅长为数据科学项目解决问题和生成高质量代码。由于有限的可用性，克劳德在很大程度上不为专业人士所知。大多数使用ChatGPT来创建代码片段、调试和解决复杂问题。

然而，当将Claude by Anthropic与ChatGPT在各种数据科学任务中进行比较时，我们发现Claude在特定任务中提供了与ChatGPT相当甚至更高的性能。

如果您想提高提示技能，请考虑参考我们的ChatGPT数据科学备忘单，并参加我们的课程“ChatGPT简介”，该课程涵盖提示工程。