I takt med at kunstig intelligens fortsætter med at udvikle sig, henvender udviklere sig i stigende grad til store sprogmodeller (LLM'er) for at hjælpe dem med deres programmeringsopgaver. To af de mest kendte modeller på dette felt er den nye Claude 3 Opus, udviklet af Anthropic, og den velkendte AI-model ChatGPT-4, skabt af OpenAI. I denne guide vil vi tage et dybdegående kig på, hvordan Claude 3 Opus og ChatGPT-4 sammenligner sig, når det kommer til at skrive kode, med fokus på deres funktioner, ydeevne og overordnet brugbarhed for udviklere.
Kode eftersyn
En almindelig programmeringsopgave, som LLM'er kan være særligt nyttige til, er koderefaktorering. I en head-to-head sammenligning demonstrerede Claude 3 Opus en klar fordel i forhold til ChatGPT-4. Som en del af en opgave med at omfaktorere TypeScript-kode til at bruge diskrimineret union i stedet for at smide fejl, producerede Claude 3 renere, mere læsbar kode ved at adskille unionstyper i forskellige typealiaser. Denne tilgang gav en bedre forståelse af, hvilke egenskaber der svarede til succes- og fejltilfælde, især når man havde at gøre med mere komplekse fagforeninger.
I modsætning hertil valgte ChatGPT-4 at sætte alt i et enkelt type alias, hvilket resulterede i mindre læsbar kode, der kunne blive svær at vedligeholde, hvis der var flere tilstande eller egenskaber involveret. Derudover, mens Claude 3 korrekt fjernede fejl, der returnerede til fordel for at returnere den relevante fagforeningssag, kunne ChatGPT-4 ikke se meningen med at bruge en diskrimineret fagforening ved at fortsætte med at returnere en fejl på kun ét sted.
Bevarelse af kontekst og konvertering af kode
Et andet område, hvor Claude 3 Opus skinnede, er dets evne til at opretholde kontekst og håndtere kodekonverteringsopgaver. Da Claude 3 fik en JavaScript-fil og blev bedt om at udføre flere refactorings (omdøbe en funktion, undgå misbrug af useEffect, fjerne en redundant funktion og konvertere til TypeScript), opnåede Claude XNUMX alle ønskede ændringer. Det demonstrerede endda stærk kontekstbevarelse ved at bruge de samme navnekonventioner som i et tidligere eksempel.
Derudover, da han fik en ny JavaScript-fil og blev bedt om at konvertere den til en fabrikskomponent med en switch-sætning, konverterede Claude 3 ikke kun koden til TypeScript, men han importerede og brugte også de korrekte typer fra et tidligere eksempel. Dette viser modellens evne til at opretholde kontekst på tværs af forskellige kodestykker og anvende det korrekt.
Se denne video på YouTube.
Overholdelse af bedste praksis
I en test, der involverede en React-komponent, der misbrugte useEffect, foreslog Claude 3 Opus og ChatGPT-4 begge at tilføje et autoDownload-argument for at kontrollere komponentens adfærd. Imidlertid var navnet foreslået af ChatGPT-4, autoDownloadIfMissing, mere beskrivende end Claude 3's autoDownload-argument.
På trods af dette demonstrerede Claude 3 en bedre forståelse af Reacts bedste praksis ved at påpege, at brugen af useEffect var et anti-mønster i dette særlige tilfælde. På den anden side er ChatGPT-4s løsning stadig afhængig af useEffect. Derudover var Claude 3's kode renere og mere effektiv, fordi den refererede til en eksisterende uploadfunktion i stedet for at gentage uploadlogik, som ChatGPT-4 gjorde.
Kortfattethed og relevans
Når det kommer til at præsentere kodeløsninger, er kortfattethed og relevans nøglefaktorer. I denne henseende havde Claude 3 Opus overtaget. Hans svar fokuserede på den ændrede kode, som gjorde det hurtigere og nemmere for udviklere at analysere og forstå den. I modsætning hertil havde ChatGPT-4 en tendens til at gentage hele koden i sine svar, hvilket kan være mindre effektivt, når man har at gøre med større kodebaser.
Omfang og utilsigtede bivirkninger
I yderligere gentagelser af React hook-eksemplet demonstrerede Claude 3 en bedre forståelse af at organisere kode og undgå utilsigtede bivirkninger. Han fastholdt de ændringer, han foreslog inden for krogen, og fastholdt en klar adskillelse af bekymringer. Omvendt flyttede ChatGPT-4 noget af logikken til forbrugskomponenten, hvilket ikke gav mening i den givne sammenhæng.
Derudover, da han fik et hint om at initialisere tilstand baseret på om en fil eksisterede lokalt, opdaterede Claude 3 hook-logikken til at opføre sig korrekt. ChatGPT-4 introducerede imidlertid en utilsigtet bivirkning, der forhindrede gendownloads, hvilket kunne være problematisk i visse scenarier.
Integration og tilgængelighed
Selvom Claude 3 Opus viser stort lovende for kodningsopgaver, skal det bemærkes, at ChatGPT-4 i øjeblikket er bedre integreret i integrerede udviklingsmiljøer (IDE'er). Dette gør ChatGPT-4 mere praktisk for udviklere at bruge til hverdagslige opgaver som at generere boilerplate-kode. Til mere komplekse refactoring- og kodeorganiseringsopgaver synes Claude 3 Opus dog at være det bedre valg.
Sammenligning af Claude 3 Opus og ChatGPT-4 hurtige referencer
Kode eftersyn:
- Claude 3 opus:
- Producerer renere, mere læsbar kode ved at adskille unionstyper i forskellige typealiaser.
- Gør det lettere at forstå de egenskaber, der svarer til succes- og fejltilfælde
- Undertrykker korrekt fejlkast til fordel for at returnere ordentlige fagforeningssager
- ChatGPT-4:
- Placerer alt i et enkelt type alias, hvilket gør koden mindre læsbar
- Kan blive svært at vedligeholde med flere stater eller egenskaber
- Kan gå glip af pointen med at bruge diskriminerede fagforeninger ved at fortsætte med at returnere fejl
Kontekstretention og kodekonvertering:
- Claude 3 opus:
- Demonstrerer stærk fastholdelse af kontekst ved at bruge konsekvente navnekonventioner i eksempler.
- Udfører succesfuldt flere refactorings i en enkelt opgave
- Konverterer JavaScript til TypeScript under import og brug af de korrekte typer fra tidligere eksempler
- ChatGPT-4:
- Bevarer ikke altid konteksten lige så effektivt på tværs af forskellige kodestykker
Overholdelse af bedste praksis:
- Claude 3 opus:
- Fremhæver anti-mønstre som misbrug af useEffect i React-komponenter.
- Producerer renere, mere effektiv kode ved at referere til eksisterende funktioner.
- ChatGPT-4:
- Foreslår mere beskrivende navne for variabler og argumenter
- Kan stadig stole på anti-mønstre i sine løsninger
Kortfattethed og relevans:
- Claude 3 opus:
- Fokuserer på relevant ændret kode i deres svar
- Giver udviklere mulighed for at analysere og forstå kode hurtigere og lettere.
- ChatGPT-4:
- Har tendens til at gentage fuld kode i sine svar
- Kan være mindre effektiv, når man har at gøre med større kodebaser
Omfang og utilsigtede bivirkninger:
- Claude 3 opus:
- Beholder foreslåede ændringer i den relevante kontekst (f.eks. inden for en parentes)
- Opretholder en klar adskillelse af bekymringer
- Opdaterer kodelogikken til at opføre sig korrekt baseret på den angivne vejledning
- ChatGPT-4:
- Kan flytte logik til upassende steder (f.eks. fra en krog til en forbrugerkomponent)
- Kan introducere utilsigtede bivirkninger, der forhindrer ønsket adfærd (f.eks. forhindre gendownloads)
Integration og tilgængelighed:
- Claude 3 opus:
- Bedste valg til kompleks koderefaktorisering og organisationsopgaver
- ChatGPT-4:
- Større integration i integrerede udviklingsmiljøer (IDE'er)
- Mere praktisk til hverdagslige opgaver som at generere boilerplate-kode
Overordnet ydelse:
- Claude 3 opus:
- Demonstrerer overlegen ydeevne ved at producere ren, idiomatisk kode
- Overholder bedste praksis og undgår anti-mønstre
- Demonstrerer stærk kontekstbevarelse og håndterer kodekonverteringsopgaver effektivt
- ChatGPT-4:
- Har stærke sider i beskrivende navngivningsforslag
- Fordele ved bredere FDI-integration
Yderligere brug:
- Brug af Claude 3 Opus og ChatGPT-4 sammen kan give de bedste resultater.
- At udnytte styrkerne ved hver model kan føre til mere omfattende kodningshjælp.
Fremtidigt potentiale:
- Mere erfaring fra den virkelige verden er nødvendig for fuldt ud at evaluere ydeevnen på større projekter.
- Begge modeller forventes at spille en stadig vigtigere rolle i AI-assisteret programmering.
- Udviklere, der effektivt udnytter disse værktøjer, vil sandsynligvis være på forkant med innovation i softwareudvikling.
Inden for programmeringsassistance bringer Claude 3 Opus og ChatGPT-4 begge værdifulde egenskaber. Men fra vores dybdegående sammenligning demonstrerer Claude 3 Opus overlegen ydeevne ved at producere ren, idiomatisk kode, der overholder bedste praksis og undgår anti-mønstre. Dens stærke kontekstbevarelse og evne til at håndtere kodekonverteringsopgaver gør det til et stærkt værktøj for udviklere.
Når det er sagt, har ChatGPT-4 sine styrker, især med hensyn til beskrivende navneforslag og bredere IDE-integration. Som sådan kan brug af begge modeller i tandem potentielt give de bedste resultater, der udnytter styrkerne ved hver enkelt LLM.
Mens udviklere fortsætter med at udforske potentialet ved AI-assisteret programmering, er det klart, at modeller som Claude 3 Opus og ChatGPT-4 vil spille en stadig vigtigere rolle. Selvom der er behov for mere erfaring fra den virkelige verden for fuldt ud at evaluere deres ydeevne på store projekter, ser fremtiden for AI-kodningsassistance lys ud. Udviklere, der omfavner disse værktøjer og lærer at udnytte deres evner effektivt, vil sandsynligvis befinde sig på forkant med denne spændende nye æra af softwareudvikling.
Læs mere guide:
- Claude 3 Haiku vs Sonnet vs Opus skrivepræstation
- Claude 3 slår ChatGPT i en række forskellige opgaver
- Sammenligning af funktionerne i OpenAI Playground og ChatGPT
- ChatGPT vs Copilot Pro, hvilket er bedre AI til kodning?
- Forbind GPT'er med Zapier for at forbedre dit produktivitetsworkflow.
- Claude 3-opdatering tilføjer funktionskald og brug af værktøj
