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使用LoRA(低秩適應(yīng))微調(diào)大型語言模型的實用技巧
Grok 3
Claude 3.7 Sonnet:
Grok 3:
對比:
總結(jié):
兩個模型都能為注冊頁面生成堅實的基礎(chǔ)代碼,Grok 3在可擴(kuò)展性上稍勝一籌,而Claude 3.7 Sonnet則提供更簡潔的方案。
提示詞:
修復(fù)下面的冒泡排序代碼:
def wrong_bubble_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n): # 錯誤1:多遍歷一輪(應(yīng)改為n-1)
for j in range(n-1): # 錯誤2:未優(yōu)化內(nèi)層循環(huán)范圍(應(yīng)改為n-1-i)
if arr[j] < arr[j+1]: # 錯誤3:比較方向反了(導(dǎo)致降序)
arr[j], arr[j+1] = arr[j], arr[j+1] # 錯誤4:交換寫反了(未實際交換)
return arr
# 測試輸出(錯誤結(jié)果)
print(wrong_bubble_sort([5, 3, 8, 6])) # 輸出:[5, 3, 8, 6](未排序)
Claude 3.7 Sonnet
Grok 3
Claude 3.7 Sonnet:
n-1
而不是 n
。n-1-i
。arr[j] > arr[j+1]
以實現(xiàn)升序。arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
。[3, 5, 6, 8]
,驗證了修復(fù)后的代碼能夠正確升序排序。Grok 3:
n-1
。n-1-i
。arr[j] > arr[j+1]
。arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
。[3, 5, 6, 8]
,確認(rèn)排序正確。對比:
總結(jié):
Claude 3.7 Sonnet和Grok 3在代碼修復(fù)能力上表現(xiàn)相當(dāng)優(yōu)秀,均能準(zhǔn)確識別和修正冒泡排序中的邏輯錯誤。Claude 3.7 Sonnet更注重詳細(xì)的注釋和說明,適合教學(xué)或調(diào)試場景;Grok 3則以簡潔高效的修復(fù)著稱,適合快速解決問題。
場景 | 推薦模型 | 核心依據(jù) |
全棧開發(fā)/復(fù)雜系統(tǒng) | Claude 3.7 Sonnet | 混合推理支持長流程任務(wù) |
數(shù)學(xué)建模/科學(xué)計算 | Grok 3 | 低成本高精度STEM處理 |
實時交互工具 | Claude標(biāo)準(zhǔn)模式 | 毫秒級響應(yīng) |
教育演示/代碼教學(xué) | Claude擴(kuò)展模式 | 思維鏈可視化提升教學(xué)效果 |
Claude 3.7 Sonnet憑借混合推理重塑編程范式,Grok 3以極致性價比開拓STEM疆域。開發(fā)者需根據(jù)任務(wù)復(fù)雜度、成本預(yù)算、透明度需求綜合選型,亦可采用混合架構(gòu)實現(xiàn)優(yōu)勢互補。
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