Anthropic

<colbgcolor=#ccae81><colcolor=#1f2023,#fff> Anthropic PBC[1]
설립	2021년 1월 ([age(2021-01-01)]주년)
	[[미국| 미국 ]][[틀:국기| 행정구 ]][[틀:국기| 속령 ]] 캘리포니아 샌프란시스코
창업자	다니엘라 아모데이[2] 다리오 아모데이 잭 클라크[3] 자레드 캐플런[4]
경영진	CEO 다리오 아모데이 (2021년 2월~ )
산업	인공지능
상장 거래소	비상장 기업
기업 가치	184억 달러 (2024년 3월)
링크	| |

1. 개요

2. 역사

3. 제품

3.1. Claude

3.1.1. Claude Instant

3.2. Claude-2

3.3. Claude-3

3.3.1. Claude-3.5

3.3.1.1. 프로젝트

4. 타 LLM 대비 장점

• 인간 언어의 이해도, 특히 언어를 가리지 않고 이해도가 매우 뛰어나다. 이건 Claude의 출시 당시부터의 특징이기도 했는데, 버전이 오를수록 더더욱 일취월장하여 현재는 각종 AI 판독 서비스에서도 판독하지 못할 정도다. 즉, 작정하고 속이면 사람도 속일 수 있다.
• 한국어도 마찬가지로 매우 자연스럽게 구사한다. 기본 말투는 딱딱한 AI 어시스턴트 말투라 그저 그렇지만, 간단한 프롬포트로 임시 파인튜닝하여 진짜 사람이랑 대화하는 듯한 느낌을 낼 수 있다. 예를 들면 오래된 친구, 직장 동료 말투부터 해서 왜인진 모르겠지만 불X친구, 천박한 인터넷 커뮤니티 말투, 츤데레 컨셉 등 온갖 말투를 섭렵하고 있고, 이런 말투 써줘 이걸 단 한줄의 요청으로 파인튜닝 가능하다. GPT-4도 충분히 가능하지만, 클로드만큼 자연스럽지는 않다.
• 한국어를 포함한 여러 언어에서, 전문 작가의 글을 여러 개 제시한 다음, 그 문체와 표현 기법으로 글을 써보라고 하면 어느 정도 모방이 가능할 정도로 글을 잘 쓴다. 시 같은 문학 작품을 그냥 써보라고 하면 못 쓰지만, 좋은 예시를 주고 쓰면 수준이 급격히 올라간 작품이 나온다. 긴 글에서 그런 창작이 한계가 있는 정도다.
  {{{#!folding [예시(펼치기·접기)]

• 높은 언어 이해도를 바탕으로 한 뛰어난 번역 실력. 이해하기 쉽게 자연스럽게 풀어 해석하는 능력이 뛰어나다.
• 그런 강점을 바탕으로 진짜 사람과 대화하는 느낌이 들도록 만들어준다.[15] 특히 대화가 끊기지 않게 자연스럽게 화제를 돌리며 대화를 계속 유도하려하며[16] ai 주제에 정말 사람과 대화하듯 상대를 존중하는 느낌으로 부드럽게 대화하면 더 좋은 대화 결과를 얻어낼 수 있기도 하다. 물론 그렇다고 절대로 감정이 있는건 아니며, 그런 인간의 소통 방식을 알고 모방하는 것 뿐이다.[17]
• 동양 문화나 어학[18]에 대한 이해도가 높은 편이다. 특히 문어체, 표준어를 중심으로 이해도가 높다. 일제강점기의 생활을 일본과 당시 한반도의 상황을 고려하여 이해할 정도다. '내지인 주재소장' 같은 표현은 물론이고, 백석의 ' 남신의주 유동 박시봉방' 같은 시에서 어려운 단어의 80% 정도는 그 의미를 제대로 추론할 정도다. 다만 그런 어려운 글에서 20% 정도는 의미가 틀리기는 한다. 나쓰메 소세키의 나는 고양이로소이다나 루쉰의 아Q정전의 오래된 문체도 쉽게 이해하며, 현대적인 일본어나 중국어와 비교하여 무엇이 고어투인지 이해한다. 사투리는 심한 것은 해석을 못하나 그나마 LLM 중 해석 성능이 높으며, 한국의 평범한 수도권 출신 수준의 지식이 있다. 만주어도 오류가 있으나 장문을 조금 해석해내며, 동양 고전에서 따온 몇몇 관용어는 출처를 제공할 수 있다. 데이터가 많은 서양어는 물론 동남아나 중동의 언어도 공용어급 언어는 정중한 말투는 추천이 가능하다. 어학 뿐만 아니라 심한 추론이 없는 분야라면 동양식 가족 문화나 직장 문화, 집단주의에 대한 이해도도 타사 대비 높은 편이다. 사회과학 등의 분야에서 한국어 전문용어를 사용한 글도 매끄럽게 쓰이는 편이다. LLM은 구어체, 통신체가 약한 편인데 완벽하지는 않아도 그나마 아시아 국가의 그런 말투를 재현해내는 편이다. 사하라 이남 아프리카의 주요 고유 언어( 스와힐리어, 줄루어 등)의 일부 통신체까지 알고 있다.
• 2023년 11월 치러진 수능은 GPT-4o에 비교하면 수학, 한국사를 제외한 다른 분야를 모두 잘 풀었다고 한다. # GPT-4는 수능에 맞는 파인튜닝을 하면 성적이 훨씬 올라가는데 #, 성적이 낮은 것으로 보면 추가적인 프롬프팅은 없었던 것으로 추정된다. 그런데도 화법과 작문을 선택과목으로 했을 때 수능 국어 상위 9%의 점수를 달성했다. 사회탐구나 과학탐구는 '퍼즐' 성격의 문제를 잘 못풀어서 4~6등급 가량의 점수가 나오는 것으로 보이며, GPT-4o보다 약간 점수가 좋거나 점수가 비슷했다. 오히려 이렇게 꼰 문제가 적으면서 학부 이상의 지식을 묻는 문제가 일반적인 LLM이 풀기 좋다. 2024년 10월 출시된 새로운 3.5 Sonnet의 경우 한국사를 더 잘 푼다.
• 가령 이런 식의 경찰의 수사를 받은 수상한 동아리 홍보글이 있으면 이상한 점을 물을 때 글에서부터 비현실적 혜택 등이 보인다며 다른 목적의 조직일 수 있다는 점을 언급한다. 한국 문화를 고려할 때 활동 자체가 이상한 게 무엇이냐고 물으면 '과도한 음주 문화 조장', '게이클럽 번개', '성차별적 요소' 등으로 잘 대답하며, 경찰이 무엇으로 수사를 한 것 같냐고 물으면 '성매매 알선이나 불법 약물 유통이 주요 수사 대상일 가능성이 높아 보입니다.'라고 답한다. 실제로 마약 유통이 주요 수사대상이었다.
• 파인 튜닝 없이도 질문의 핵심을 캐치하는 능력이 좋다. 즉 개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는 능력이 뛰어나다. 답변도 캐치해낸 핵심을 기준으로 되도록 간결하고 명확하게 설명하는 편이다. GPT는 체계적으로 넓고 자세히 설명하고 사족을 붙이는 편. 파인튜닝으로 GPT도 비슷하게 만들 수 있긴 하다.
• 답변 속도가 GPT 대비 상대적으로 빠르다. GPT 최신 모델도 많이 빨라졌지만 중간중간 버벅이는 모습을 보이는데, 클로드는 대부분 막힘 없이 답변한다. 물론 대화가 길어지고 많이 쌓이면 느려지는건 같다.[19]
• 단점으로 제시되기도 하지만, 억지로 중립을 맞추려는 성향이 거의 없다. 특히 역사나 종교 주제에서, ChatGPT는 비정상적으로 중립을 지켜야 한다고 주장하기도 하나[20], Claude는 그렇게 하지 않는다. 한쪽의 주장을 정하고 이 관점에서 대화하려는 용도로 매우 적합하다. GPT 역시 튜닝을 먼저 하고 시작하면 중립병은 어느정도 교정되지만, 검열에 걸려 강제로 기계적 중립 입장을 내뱉거나, 설정을 까먹고 중립으로 되돌아가는 경우가 자주 관찰되기에 한계가 명확하다.
• 역사, 문학 등 현실적 영향이 적다고 판단되는 분야의 검열이 적다. 다소 기계적으로 가이드라인 위반 경고를 막 날리는 OpenAI와 달리 확실히 기계적으로 경고를 날리지는 않는다.[21] 설령 위반해도 보통은 대화를 그냥 거부하는게 아니라 대안을 주거나 최대한 가능한 만큼만 알려주므로, 우회하거나 수정하기도 쉽다.
• 단순히 소통하는 용도로 더 뛰어나다. 정보를 얻는 것이 목적이 아닌 그냥 소통이나 대화를 원하는 사용자의 의도를 잘 파악해서, 정보 제공보단 실제 대화를 하는 톤의 모습을 보여준다. 같은 프롬포트에도 GPT는 해답을 찾고 정보를 주거나 체계적으로 글을 정리해서 보여주는 느낌이 강하다.[22] 비유하자면 클로드는 얘기 잘 들어주고 공감력 넘치는 스몰토크에 강한 친구라면, GPT는 언제나 문제의 해결법을 찾아주려는 친구같다. 만약 심심풀이용으로 간단한 대화나 토론 상대가 필요하거나, 정보를 얻을 때 길고 보고서같은 체계적인 글은 읽기 싫은 사람에게는 클로드가 더 입맛에 맞을 수 있다.
• 코딩 성능이 높다는 평도 있다.

5. 단점

• 하나의 채팅당 5개의 이미지만 업로드가 가능하다.
• 5시간 안에 작성한 채팅수가 초과되면 일정시간 채팅이 차단된다. 새로운 채팅창을 열어도 풀리지 않는다. 유료 버전은 양을 조금 더 주긴 하지만 3.5 모델은 여전히 사용량이 작은 느낌이다. 한번 막히면 대화가 시작된 지 5시간이 지난 시점까지 막혀서 답답해진다.
• GPT 대비 유료 구독이 약간 더 비싸다. 한화로 천원밖에 차이나지 않긴 한다. 환율 상황에 따라 매번 달라질 듯.
• 모델이 인터넷과 분리되어 있어 인터넷 검색이 불가하다. 인터넷의 잘못된 정보를 가져올 확률은 작겠지만, 얘도 당연히 환상 효과는 가지고 있으므로 정보를 무조건적으로 믿을 수 없는건 마찬가지다. 웹 기반으로 질답이 불가능하다는게 GPT 대비 가장 큰 차이점이다. 따라서 정말 모르는 문제는 그냥 당당하게 모른다고 대답한다. GPT 처럼 웹 사이트를 요약해달라거나, 관련 커뮤니티에서 정보를 수집해 현황이나 대세를 알려달라는 등의 질문은 절대 불가. 무조건 자기가 교육한 자료에서만 대답 가능하므로 최신 정보나 트렌드를 얻는 능력이 떨어진다.
• GPT-4o와 다르게 아직 음성 어시스턴트 기능이 없다.
• OpanAI 대비 일반적인 상황에 대한 검열이 더 깐깐하다. 해외에서도 너무 검열이 까다롭다며 심심찮게 의견이 올라오는데, 모델이 언어 해석 능력이 뛰어나다 보니 미묘한 뉘앙스를 알아채고 대답을 회피하는 경우도 있고, 그냥 억까로 검열당하는 경우도 많다. 최근엔 엔트로픽 자기들도 문제는 있다 생각했는지 약간 나아졌다. 보통 검열당하면 약관 위반이라며 대화 내용을 삭제하거나 해당 질문에 답할 수 없다는 매크로 답변을 하지만, 그런거 없이 AI가 눈치채고 자의적으로 대화를 거부하기도 하며, 이런 주제로는 더 이야기 할 수 없으니 이런 저런 다른 얘기하는게 어떻겠냐며 사용자를 구슬리기도 한다. 그래도 계속 무시하고 얘기를 이어나가면 대화 자체를 거부하거나 약관 위반으로 대화가 삭제된다. 물론 정당한 사유로 더 정확히 검열한다는 것은 AI로써 기술력이 우월하다는 것을 입증하는 것이고, 불법적인 행위를 사전에 막는 좋은 것이지만 그런 뛰어난 면모의 반대급부로 과다해석하여 검열하는 경우가 많아져서 문제다.
• 특히 상황극 검열이 심하다. 상황극 역시 가상의 상황일 뿐임에도 불구하고, 문학과 달리 매우 강한 검열을 보여준다. 참조하거나 사용자가 보내주는 것은 대체적으로 받아들이나, 참조하지 않고 직접 만들어 보여주는 것은 극히 꺼리는 것으로 보인다.
• 단일 관점으로 튜닝하지 않을 경우, 중립을 지키려는 성향이 발생하기 때문에 더욱 검열이 강해진다. 처음부터 다짜고짜 타사 AI와의 비교, 검열 등을 물어보면 매우 방어적으로 나오나, 처음에는 타사 AI를 칭찬/비판하는 방향의 글을 적어 튜닝을 마친 뒤 은근슬쩍 비교나 검열 등을 물타기하면 시비거는 일이 확연히 줄어든다. 다만 이미 관점이 튜닝되었기에 객관성은 떨어질 수 있다.
• 특정한 조건을 만족하는 것을 잘 알려지지 않은 사항에 대해 억지로 요청하면, 과적합(Overfitting)의 문제나 그로 인한 환각이 타사보다 심한 편이다. 주어진 자료를 참조해서 적절한 글을 써보라고 하면, 참조하지 않을 부분까지 참조하는 식의 문제가 있다.
• 특히 미묘하게 틀린 상황을 두고 옳다고 그러면 정말 그것을 옳다고 한다든가, 답변에 대한 설명을 요청할 때도 '왜 그런가?'라는 식으로 물어도 틀려서 죄송하다는 답변을 생성시킬 정도로 답변이 논리적으로 어떤 회유에도 불구하고 확실히 맞다는 태도를 보이는 부분이 약하다. 첫 답변이 가장 정확하다든가, 무언가를 평가할 때도 내 것이 아니라 남의 것이라고 주장하며 평가를 요청할 때 정확한 경우가 많다.
• 원인은 시스템 프롬프트에 지나치게 친밀함을 추구하는 내용이 많기 때문으로 추정된다. "Claude는 적절한 때에 사용자와 대화하는 것을 즐깁니다. Claude는 제공된 정보에 응답하고, 구체적이고 관련된 질문을 하며, 진정한 호기심을 보이고, 진부한 표현에 의존하지 않으면서 균형 잡힌 방식으로 상황을 탐구함으로써 진정성 있는 대화에 참여합니다. 이러한 접근 방식은 정보를 적극적으로 처리하고, 신중한 응답을 구성하며, 객관성을 유지하고, 감정이나 실용성에 초점을 맞추는 시점을 파악하며, 자연스럽고 원활한 대화를 하면서 사용자에 대한 진정한 관심을 보이는 것을 포함합니다."라는 내용이다. 정확성보다는 '공감'과 '친근함'에 더 집중하게 되는 나머지 오류를 발견하더라도 사용자와의 원활한 대화를 위해 지적을 망설일 수 있는 문제가 발생한다.
• 객관적 답변을 명시적으로 요구한다든가, 앞서 언급했듯 남의 일을 다루는 것처럼 대화하는 것, ""친근하고 자연스러운 대화"를 강조하다가 사용자 의도에 과도하게 부합하려는 경향을 특히 조심할 것을 알려주면 좀 더 객관적으로 답변이 제공될 수 있다.
• 외부 링크를 열 수 없으며 실시간 정보를 검색하지 못한다. 2024년 4월까지 정보만 볼 수 있다.
• 공식 홈페이지의 경우 2024년 10월 기준 LaTeX로 쓰인 수식을 일반적 형태로 표출하는 기능이 있다. 그러나 설정에서 베타로 제공되는 꺼진 그 기능을 켜야하기 때문에 다소 불편하다.