Claude: Den konstitutionella AI:n med stort minne

Lästid: ca 10 min

Efter att ha utforskat ChatGPT:s breda användningsområden, är det dags att dyka in i en annan framstående aktör på AI-marknaden: Claude, utvecklad av Anthropic. Claude-familjen av modeller är känd för sina exceptionellt stora kontextfönster och sitt fokus på säkerhet och etisk AI genom en metod som kallas "Constitutional AI". För mig är Claude den modell av alla som har hjälpt mig att verkligen ta steget in i en ny värld med hjälp av AI.

Vad du lär dig

• Vad som utmärker Claude-modellerna, inklusive deras fokus på etik och säkerhet.
• Utvecklingen av Claude-familjen, med fokus på Claude 3-familjen, Claude Sonnet 3.7, Claude Opus 3.7 samt Claude 4-familjen.
• Hur Claude:s förmåga att hantera långa texter och kod kan komma till nytta i undervisningen.
• Claude:s prestanda i svenska.

Grunderna: Vad är Claude och "Constitutional AI"?

Claude är Anthropic:s flaggskeppsmodellfamilj av stora språkmodeller (LLM:er). Anthropic grundades med målet att skapa säkrare och mer kapabla AI-system. En av de mest utmärkande egenskaperna hos Claude är dess utveckling med "Constitutional AI". Det här är en uppsättning principer och värderingar (likt en konstitution) som modellen följer under sin träning, vilket syftar till att göra den mer hjälpsam, ärlig och harmlös.

Kontextfönster: Claude:s stora fördel

En av Claude:s mest imponerande funktioner är dess stora kontextfönster. Medan äldre modeller hade begränsat "minne", kan Claude-modellerna hantera upp till 200 000 tokens, vilket motsvarar ungefär 150 000 ord eller över 500 sidor text. För specifika användningsfall kan det här utökas till 1 miljon tokens.

Det här innebär att Claude kan läsa, sammanfatta, analysera och svara på frågor om mycket långa dokument, hela böcker, omfattande rapporter eller stora kodbaser i en enda konversation, utan att "glömma" information från början av texten.

Utvecklingen av Claude-familjen: Från Claude 3 till Claude 4

Anthropic har utvecklat Claude i flera iterationer, med ständiga förbättringar i kapacitet och säkerhet:

• Claude 3-familjen (Lanserades Mars 2024): Den här familjen bestod av tre modeller i stigande ordning av kapacitet och intelligens:

  • Haiku: Den snabbaste och mest kostnadseffektiva modellen, utmärkt för vardagliga uppgifter.
  • Sonnet: En balanserad modell som är snabb och intelligent, lämplig för storskaliga AI-distributioner. Den är duktig på kodning, mjukvaruutveckling och instruktionsföljd. Claude 3 Sonnet har ett kontextfönster på 200k tokens.
  • Opus: Den mest kapabla modellen i Claude 3-familjen, ledande inom komplexa resonemang, kodning och vetenskapliga frågor.

• Claude 3.7-modellerna (Lanserades löpande): Utöver de ursprungliga Claude 3-modellerna har Anthropic introducerat specifika punkt-versioner som optimerar prestanda. De här kan vara tillgängliga för användare med betalabonnemang som Claude Pro:

  • Claude Sonnet 3.7: En förbättrad version av Claude 3 Sonnet, som erbjuder förfinad prestanda för en bred uppsättning uppgifter, särskilt för balans mellan hastighet, kostnad och intelligens.
  • Claude Opus 3.7: En vidareutveckling av Claude 3 Opus, som ger ännu bättre förmåga att hantera komplexa resonemang, djuplodande analys och krävande kodningsuppgifter.

• Claude 4-familjen (Lanserades Maj 2025): Anthropic introducerade nästa generation av Claude-modeller: Claude Sonnet 4 och Claude Opus 4. De här bygger vidare på framgångarna med Claude 3-familjen och 3.7-modellerna, med betydande förbättringar:

  • Claude Sonnet 4: En betydande uppgradering från Claude 3 Sonnet och Sonnet 3.7, som levererar överlägsen kodning och resonemang med mer exakt instruktionsföljd. Den har hybridresonemang, vilket innebär att den kan ge nästan omedelbara svar eller djupare, steg-för-steg-tänkande.
  • Claude Opus 4: Anthropic:s mest kapabla och intelligenta modell hittills, som sätter nya standarder för komplexa resonemang och avancerad kodning. Opus 4 är även "världens bästa kodningsmodell" enligt Anthropic. Den kan utföra långvariga uppgifter och arbetar kontinuerligt i flera timmar.

Gemensamma styrkor för Claude 4-modellerna (och även 3.7-modellerna)

• Hybridresonemang: De här modellerna kan växla mellan snabba svar och ett djupare, synligt tankeläge för komplexa problem. Det här gör dem mycket effektiva för uppgifter som kräver både snabb respons och djup analys.
• Förbättrad kodning: Både Sonnet 4 och Opus 4 har betydligt förbättrade kodningsförmågor, med Opus 4 som den mest avancerade.
• Multimodalitet (Syn): Claude-modellerna har klassledande synförmåga och kan transkribera text från bilder, förstå diagram, grafer och tekniska illustrationer.
• Verktygsanvändning: Modellerna kan använda externa verktyg (som webbsökning) under sitt "utökade tänkande" för att förbättra svar.

Claude Code: AI för kodning

Claude Code är ett agentbaserat kodningsverktyg som drivs av Claude-modeller (främst Sonnet 4) och fungerar direkt i din terminal eller IDE. Den är utformad för att hjälpa utvecklare att koda snabbare genom att utföra rutinmässiga uppgifter, förklara komplex kod och hantera Git-arbetsflöden med naturligt språk.

• Förmågor: Claude Code kan bland annat redigera filer och fixa buggar i en kodbas, förklara arkitektur och logik, hantera testning och linting, samt interagera med Git för att söka historik, lösa konflikter och skapa pull requests.
• Användningsområden i skolan: För lärare som undervisar i programmering kan Claude Code vara ett utmärkt verktyg för att:
  • Felsöka elevkod och föreslå förbättringar.
  • Förklara komplexa kodstrukturer eller algoritmer.
  • Generera exempelkod för undervisningssyften.
  • Automatisera repetitiva kodningsuppgifter för mer avancerade elever.

Svensk språkhantering

Claude har sin mest omfattande träning i engelska, men presterar även väl i en rad andra vanliga språk, och har viss förmåga att kommunicera på mindre vanliga språk. Enligt Anthropic har Claude robusta flerspråkiga förmågor, med stark prestanda i "zero-shot"-uppgifter (där den inte får några exempel) över olika språk. Dess prestanda är konsekvent över både allmänt talade och mer resursfattiga språk. Tester visar god konversationell förmåga på svenska, även om enstaka användare har rapporterat att den ibland "uppfinner" ord eller blandar in ord från andra språk i mer komplexa scenarier. För de flesta pedagogiska användningsområdena bör Claude:s svenska fungera mycket väl.

Praktiska exempel i klassrummet

• Analys av långa texter: Låt Claude sammanfatta en roman, en avhandling eller flera historiska dokument för att snabbt få en överblick eller hitta nyckelinformation.
• Djuplodande forskning: Använd Claude för att ställa komplexa frågor om ett ämne och utnyttja dess stora kontextfönster för att få detaljerade och nyanserade svar baserade på omfattande material.
• Kreativt skrivande med detaljerad kontext: Be Claude att fortsätta på en berättelse eller utveckla en karaktär med bibehållen kännedom om en stor mängd tidigare text.
• Komplexa kodningsproblem (för dig som lärare): Använd Claude Code för att få hjälp med att skriva, felsöka eller refaktorisera kod för att skapa interaktiva lärresurser.

Nästa steg

I nästa moment kommer vi att utforska Google Gemini, en annan multimodal AI-modell som är särskilt relevant för lärare som använder Googles ekosystem, och se hur den kan integreras i undervisningen.