Jak umělá inteligence neustále postupuje, vývojáři se stále více obracejí k velkým jazykovým modelům (LLM), aby jim pomohli s jejich programovacími úkoly. Dva z nejznámějších modelů v této oblasti jsou nový Claude 3 Opus, vyvinutý společností Anthropic, a známý model AI ChatGPT-4 vytvořený OpenAI. V této příručce se podrobně podíváme na srovnání Claude 3 Opus a ChatGPT-4, pokud jde o psaní kódu, se zaměřením na jejich funkce, výkon a celkovou užitečnost pro vývojáře.
Přepracování kódu
Běžným programovacím úkolem, pro který mohou být LLM obzvláště užitečné, je refaktorování kódu. V přímém srovnání prokázal Claude 3 Opus jasnou výhodu nad ChatGPT-4. Jako součást úkolu refaktorovat kód TypeScript tak, aby místo házení chyb používal diskriminované sjednocení, vytvořil Claude 3 čistší a čitelnější kód oddělením sjednocovacích typů do odlišných typových aliasů. Tento přístup poskytl lepší pochopení toho, které vlastnosti odpovídaly případům úspěchu a chyb, zejména při řešení složitějších spojení.
Naproti tomu ChatGPT-4 se rozhodl dát vše do aliasu jediného typu, což vedlo k méně čitelnému kódu, který by mohl být obtížně udržovatelný, pokud by se jednalo o více stavů nebo vlastností. Navíc, zatímco Claude 3 správně odstranil chybu vracením ve prospěch vracení příslušného případu sjednocení, ChatGPT-4 nepochopil smysl použití diskriminovaného sjednocení tím, že pokračoval v vracení chyby pouze na jednom místě.
Zachování kontextu a převod kódu
Další oblastí, kde Claude 3 Opus zazářil, je jeho schopnost udržovat kontext a zvládat úlohy převodu kódu. Když dostal soubor JavaScript a byl požádán o provedení několika refaktoringů (přejmenování funkce, zamezení zneužití useEffect, odstranění nadbytečné funkce a převedení na TypeScript), Claude 3 úspěšně provedl všechny požadované změny. Dokonce prokázal silné uchování kontextu použitím stejných konvencí pojmenování jako v předchozím příkladu.
Claude 3 navíc, když dostal nový soubor JavaScript a byl požádán o jeho převedení na tovární komponentu pomocí příkazu switch, nejen převedl kód do TypeScript, ale také importoval a použil správné typy z předchozího příkladu. To ukazuje schopnost modelu udržovat kontext napříč různými fragmenty kódu a vhodně jej aplikovat.
Podívejte se na toto video na YouTube.
Dodržování osvědčených postupů
V testu zahrnujícím komponentu React, která zneužila useEffect, Claude 3 Opus a ChatGPT-4 navrhli přidání argumentu autoDownload pro řízení chování komponenty. Nicméně název navržený ChatGPT-4, autoDownloadIfMissing, byl popisnější než argument autoDownload Clauda 3.
Navzdory tomu Claude 3 prokázal lepší porozumění osvědčeným postupům React tím, že poukázal na to, že použití useEffect bylo v tomto konkrétním případě protivzorcem. Na druhou stranu řešení ChatGPT-4 stále spoléhá na useEffect. Kód Claude 3 byl navíc čistší a efektivnější, protože odkazoval na existující funkci nahrávání namísto opakování logiky nahrávání, jako to dělal ChatGPT-4.
Stručnost a relevance
Pokud jde o prezentaci řešení kódu, klíčovými faktory jsou stručnost a relevance. V tomto ohledu měl Claude 3 Opus navrch. Jeho odpovědi se zaměřily na upravený kód, který vývojářům usnadnil a urychlil jeho analýzu a pochopení. Naproti tomu ChatGPT-4 měl tendenci opakovat celý kód ve svých odpovědích, což může být méně efektivní při práci s většími kódovými bázemi.
Rozsah a nezamýšlené vedlejší účinky
V dalších iteracích příkladu háku React Claude 3 prokázal lepší pochopení organizace kódu a vyhýbání se nezamýšleným vedlejším účinkům. Zachoval změny, které navrhl v rámci háku, a zachoval jasné oddělení zájmů. Naopak ChatGPT-4 přesunul část logiky do spotřební složky, což v daném kontextu nedávalo smysl.
Navíc, když Claude 3 dostal nápovědu k inicializaci stavu na základě toho, zda soubor existoval lokálně, aktualizoval logiku zavěšení, aby se chovala správně. ChatGPT-4 však přinesl nezamýšlený vedlejší efekt, který zabránil opětovnému stažení, což by v některých scénářích mohlo být problematické.
Integrace a dostupnost
Ačkoli Claude 3 Opus ukazuje velký příslib pro úlohy kódování, je třeba poznamenat, že ChatGPT-4 je v současné době lépe integrován do integrovaných vývojových prostředí (IDE). Díky tomu je ChatGPT-4 pro vývojáře pohodlnější pro použití pro všední úkoly, jako je generování standardního kódu. Pro složitější úlohy refaktoringu a organizace kódu se však Claude 3 Opus zdá být lepší volbou.
Srovnání rychlých odkazů Claude 3 Opus a ChatGPT-4
Přepracování kódu:
- Opus Claude 3:
- Vytváří čistší a čitelnější kód oddělením sjednocených typů do odlišných typových aliasů.
- Usnadňuje pochopení vlastností odpovídajících případům úspěchu a chyb
- Správně potlačuje házení chyb ve prospěch vracení správných případů sjednocení
- ChatGPT-4:
- Umístí vše do aliasu jednoho typu, takže kód bude méně čitelný
- Může být obtížné udržovat s více stavy nebo vlastnostmi
- Může minout smysl používání diskriminovaných odborů tím, že pokračuje v vracení chyb
Uchovávání kontextu a konverze kódu:
- Opus Claude 3:
- Prokazuje silné zachování kontextu pomocí konzistentních konvencí pojmenování v příkladech.
- Úspěšně provede více refaktoringů v jedné úloze
- Převede JavaScript na TypeScript při importu a použití správných typů z předchozích příkladů
- ChatGPT-4:
- Ne vždy zachovává kontext stejně efektivně napříč různými fragmenty kódu
Soulad s osvědčenými postupy:
- Opus Claude 3:
- Zvýrazňuje anti-vzory, jako je zneužití useEffect v komponentách React.
- Vytváří čistší a efektivnější kód odkazováním na existující funkce.
- ChatGPT-4:
- Navrhuje popisnější názvy proměnných a argumentů
- Ve svých řešeních se stále může spolehnout na anti-vzorce
Výstižnost a relevance:
- Opus Claude 3:
- Zaměřuje se na relevantní upravený kód ve svých odpovědích
- Umožňuje vývojářům analyzovat a porozumět kódu rychleji a snadněji.
- ChatGPT-4:
- Ve svých odpovědích má tendenci opakovat celý kód
- Může být méně efektivní při práci s většími kódovými bázemi
Rozsah a nezamýšlené vedlejší účinky:
- Opus Claude 3:
- Udržuje navrhované změny ve vhodném kontextu (např. v závorce)
- Udržuje jasné oddělení obav
- Aktualizuje logiku kódu, aby se chovala správně na základě poskytnutých pokynů
- ChatGPT-4:
- Může přesunout logiku na nevhodná místa (např. z háčku na spotřební komponentu)
- Může způsobit nezamýšlené vedlejší účinky, které brání požadovanému chování (např. brání opětovnému stahování)
Integrace a dostupnost:
- Opus Claude 3:
- Nejlepší volba pro komplexní refaktoring kódu a organizační úkoly
- ChatGPT-4:
- Větší integrace do integrovaných vývojových prostředí (IDE)
- Praktičtější pro všední úkoly, jako je generování standardního kódu
Celkový výkon:
- Opus Claude 3:
- Prokazuje vynikající výkon při vytváření čistého, idiomatického kódu
- Dodržuje osvědčené postupy a vyhýbá se anti-vzorcům
- Demonstruje silné uchovávání kontextu a efektivně zpracovává úlohy převodu kódu
- ChatGPT-4:
- Má silné stránky v návrzích popisných jmen
- Výhody z širší integrace FDI
Další použití:
- Použití Claude 3 Opus a ChatGPT-4 společně může poskytnout nejlepší výsledky.
- Využití silných stránek každého modelu může vést ke komplexnější pomoci s kódováním.
Budoucí potenciál:
- K úplnému vyhodnocení výkonu na větších projektech je zapotřebí více reálných zkušeností.
- Očekává se, že oba modely budou hrát stále důležitější roli v programování s podporou AI.
- Vývojáři, kteří efektivně využívají tyto nástroje, budou pravděpodobně v popředí inovací vývoje softwaru.
V oblasti pomoci při programování přinášejí Claude 3 Opus a ChatGPT-4 cenné schopnosti. Z našeho hloubkového srovnání však Claude 3 Opus prokazuje vynikající výkon při vytváření čistého, idiomatického kódu, který dodržuje osvědčené postupy a vyhýbá se anti-vzorcům. Díky silnému uchování kontextu a schopnosti zvládat úlohy převodu kódu z něj dělá výkonný nástroj pro vývojáře.
Jak již bylo řečeno, ChatGPT-4 má své silné stránky, zejména pokud jde o návrhy popisných jmen a širší integraci IDE. Použití obou modelů v tandemu by jako takové mohlo potenciálně přinést nejlepší výsledky a využít silné stránky každého LLM.
Jak vývojáři pokračují ve zkoumání potenciálu programování s pomocí AI, je jasné, že modely jako Claude 3 Opus a ChatGPT-4 budou hrát stále důležitější roli. Přestože je k úplnému vyhodnocení jejich výkonu na rozsáhlých projektech potřeba více zkušeností z reálného světa, budoucnost pomoci s kódováním AI vypadá jasně. Vývojáři, kteří přijmou tyto nástroje a naučí se efektivně využívat jejich schopnosti, se pravděpodobně ocitnou v popředí této vzrušující nové éry vývoje softwaru.
Přečtěte si více Průvodce:
- Spisovatelský výkon Claude 3 Haiku vs Sonnet vs Opus
- Claude 3 poráží ChatGPT v řadě různých úkolů
- Porovnání funkcí OpenAI Playground a ChatGPT
- ChatGPT vs Copilot Pro, která je lepší AI pro kódování?
- Propojte značky GPT se Zapierem, abyste zlepšili svou produktivitu.
- Aktualizace Claude 3 přidává volání funkcí a používání nástrojů
