Claude3.5Sonnetの実力に格差あり⁉︎ Perplexity版と本家版の違いを解説🔍

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え?同じAIなのに、こんなに違うの!?😱

こんにちは!

今日は、私が最近すごく気になっているテーマについてお話ししたいと思います。

それは…

「同じClaude 3.5 Sonnetなのに、Perplexityで使うのと本家で使うのとで、文章の量も質も全然違う!」

という衝撃の事実です。😲

なぜ今、この話題が熱いのか?🔥

最近、Claude 3.5 Sonnetの性能の高さが話題になっています。

私も毎日使っているのですが、あることに気づいて驚きました。

同じ質問をしているのに、Perplexityと本家で全然違う答えが返ってくるんです!

「えっ、同じAIなのに?」

「どっちを使えばいいの?」

そんな疑問にお答えするために、今日は徹底的に解説していきます!

1. 衝撃の真実!本家とPerplexity版の違い 👥

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1‐1.処理能力に大きな差が!

まず驚くべきなのが、文章を処理できる量の違いです。

本家版は、なんと小説1冊分くらいの文章(約20万字)を一度に読み込めるんです!

一方、Perplexity版は新聞の記事3〜4本分(約3.2万字)が限界。

出力に違いが出るのは当然といった感じですね(笑)

1-2.話し方も全然違う!

面白いことに、返答の仕方にも大きな個性が出ます。

本家版は、自然な文章作成が得意。
「あ、そうそう!それで…」みたいな、人間味のある文章で返ってきます。

一方、Perplexity版は、どちらかというと真面目なタイプです。

「はい、それについては以下の通りです」という感じで、きちんと整理された情報を教えてくれます。📚

1-3.プログラミングの腕前も差が!

これは特にエンジニアの方々に興味深い点なのですが、コードを書かせてみると、その差が歴然!

本家版は、まるでベテランプログラマーのような安定感。
一方、Perplexity版は、まだ勉強中の駆け出しエンジニアといった感じです。👨‍💻

2. なぜこんな違いが生まれるの?🤔

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実は、この違いには明確な理由があるんです。

Perplexityは、ご存じの通りもともと検索エンジンとして開発されました。

つまり、「正確な情報を手早く探し出す」ことに特化しているんです。

本家版:自然な文章を出力するのが得意
Perplexity版:検索が得意

という感じです。

特に日本語を使う時は要注意です!

日本語は、実はAIにとってちょっと扱いにくい言語なんです。

例えば「すき」という言葉、たった2文字なのに、

・好き(恋愛の)
・透き(すき間の)
・鋤(農具の)

など、いろんな意味がありますよね。

AIはこれらを正確に理解するために、余分な労力を使っているんです。

だから特にPerplexity版では、日本語の長い文章を扱うと苦手意識が出やすいんですね。

3. じゃあ、どう使い分ければいいの?💡

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私の経験から、最適な使い分け方をご紹介します!

Perplexity版が活躍するとき

✅ネットで見つけた情報が本当かどうか確認したい時
✅簡単な質問の答えが知りたい時
✅最新のニュースについて知りたい時

要するに、「パパッと調べもの」をしたい時の強い味方です!

本家版が輝くとき

✅長い文章を書きたい時
✅プログラミングの相談をしたい時
✅アイデアを出し合いたい時じっくり考えて答えを出したい時

「じっくり腰を据えて取り組みたい」時には、本家版が頼りになります!

実践的なコツ:より良い結果を得るために 🎯

私が実際に使っている工夫をご紹介します:

1.質問は具体的に!
「これって何?」より「これの特徴を3つ教えて」の方が良い回答が得られます。

2.日本語を使う時のコツ
・短い文章に区切る
・簡単な言葉を選ぶ
・一つの文章で一つの内容を伝える

3.目的に合わせて使い分ける
調べものなら Perplexity、創造的な作業なら本家、という使い分けです!

まとめ:それぞれの「得意技」を活かそう!🌟

結局のところ、「どっちが優れている」という話ではありません。
それぞれの特徴を理解して、上手に使い分けることが大切なんです。

私の場合、
・Perplexityで最新ニュースをチェック
・本家版で記事作成 💻
・また Perplexityで情報収集 🌙

というように、場面に応じて使い分けています。

AIの世界は日々進化しています!

この記事の内容も、半年後には大きく変わっているかもしれません。
でも、「目的に合わせて使い分ける」という基本的な考え方は、きっと今後も役立つはずです。

皆さんも、ぜひそれぞれのAIの「得意技」を活かして、より効率的な活用を目指してみてください!😊

最後までお読みいただき、ありがとうございました!

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