Claude (Anthropic) (PT)

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Claude é uma família de grandes modelos de linguagem (LLMs) multimodais desenvolvidos pela empresa de pesquisa Anthropic.

Os modelos Claude, construídos sobre a arquitetura transformer, são posicionados como assistentes de IA focados em segurança, utilidade e honestidade. A principal característica de seu desenvolvimento é a metodologia Constitutional AI ("IA Constitucional"), que visa criar sistemas controláveis e eticamente alinhados.

História e filosofia

Fundação e missão da Anthropic

A Anthropic foi fundada em 2021 por ex-funcionários seniores da OpenAI, incluindo os irmãos Dario[1] e Daniela Amodei[2]. O motivo da saída foram divergências com a liderança da OpenAI sobre a direção do desenvolvimento, especificamente devido a preocupações de que a parceria com a Microsoft e a crescente comercialização pudessem comprometer o compromisso com a segurança da IA.

A missão da Anthropic é "desenvolver e manter IA avançada para o benefício a longo prazo da humanidade". A empresa está registrada como uma Public Benefit Corporation (PBC) nos EUA, o que a obriga legalmente a equilibrar interesses financeiros com o bem público. Essa abordagem é reforçada por uma estrutura de governança única com o Long-Term Benefit Trust (LTBT), um órgão independente que tem o poder de influenciar a composição do conselho de administração para garantir o compromisso com a missão de segurança.

Filosofia: HHH e a IA Constitucional

Na base do comportamento dos modelos Claude está a fórmula HHH: Helpful, Honest, and Harmless (Útil, Honesto e Inofensivo). Para implementar esses princípios, a Anthropic desenvolveu sua própria metodologia de treinamento — a Constitutional AI (CAI).

Diferente do RLHF tradicional (aprendizagem por reforço com feedback humano), onde anotadores humanos avaliam diretamente as respostas do modelo, a CAI utiliza uma "constituição" — um conjunto de princípios éticos explícitos, com base nos quais o modelo aprende a avaliar e corrigir suas próprias respostas de forma autônoma. Isso torna o processo mais escalável, transparente e controlável.

Arquitetura e tecnologias-chave

Baseada na arquitetura Transformer

Assim como outros LLMs modernos, Claude utiliza uma arquitetura transformer-decoder, que gera texto de forma autorregressiva, token por token. No entanto, a Anthropic introduziu melhorias significativas visando aumentar o desempenho, a segurança e a controlabilidade.

IA Constitucional (CAI)

O processo de treinamento com a CAI ocorre em duas etapas:

  1. Fase de aprendizado supervisionado (Supervised Learning): O modelo gera respostas para as solicitações e, em seguida, outro modelo-crítico, guiado pela "constituição", as avalia e propõe correções. A partir dessas correções, o modelo original é ajustado.
  2. Fase de aprendizado por reforço com feedback de IA (RLAIF): O modelo gera pares de respostas, e o modelo-crítico seleciona a melhor delas com base na "constituição". Esses dados são usados para treinar um modelo de preferência (reward model), que então serve como sinal para ajustar o modelo principal usando algoritmos de reforço.

Contexto longo e multimodalidade

Uma das principais vantagens do Claude é sua janela de contexto muito grande. Começando com 100.000 tokens no Claude 2, ela foi aumentada para 200.000 no Claude 3 e para 1-2 milhões de tokens nas versões 3.5 e 4. Isso permite que os modelos analisem livros inteiros, bases de código ou transcrições de várias horas em uma única solicitação.

A partir da família Claude 3, os modelos se tornaram multimodais, ganhando a capacidade de processar imagens junto com texto.

Raciocínio híbrido e capacidades de agente

A partir das versões Claude 3.7 e 4, foi introduzida uma arquitetura de raciocínio híbrido. Ela permite que os modelos alternem entre dois modos:

  • Respostas rápidas: Modo padrão para tarefas simples.
  • Raciocínio estendido (Extended Thinking): Para tarefas complexas, o modelo faz uma pausa para "pensar", executando etapas internas de raciocínio, chamando ferramentas (pesquisa na web, execução de código) e formulando uma resposta mais fundamentada. Isso torna o processo mais transparente e confiável.

Evolução dos modelos Claude

Claude 1 e 2 (2023)

  • Claude 1 (março de 2023): Primeira versão pública. Apresentou o modelo Claude Instant para tarefas rápidas e uma versão principal com uma janela de contexto de 100.000 tokens.
  • Claude 2 (julho de 2023): Versão aprimorada, que se tornou publicamente acessível por meio de uma interface web. Mostrou melhorias significativas em programação (71% no Codex HumanEval) e matemática. Em novembro de 2023, foi lançada a versão Claude 2.1 com uma janela de contexto de 200.000 tokens.

Claude 3 (março de 2024)

A família que, pela primeira vez, superou o GPT-4 em vários benchmarks.

  • Versões: Haiku (a mais rápida), Sonnet (balanceada) e Opus (a mais poderosa).
  • Inovações-chave: Introdução da multimodalidade (análise de imagens), melhoria significativa no raciocínio e na programação, e redução de recusas injustificadas. O Opus alcançou 86,8% no MMLU.

Claude 3.5 (junho de 2024)

Uma geração intermediária, focada em aumentar a inteligência e a velocidade.

  • Claude 3.5 Sonnet: Em termos de desempenho, superou o Claude 3 Opus, sendo duas vezes mais rápido. Introduziu a função Artifacts [3]— um painel interativo para trabalhar com código ou documentos gerados.

Claude 3.7 e Claude 4 (2025)

Geração focada em capacidades de agente e raciocínio complexo.

  • Claude 3.7 Sonnet (fevereiro de 2025): Introdução do raciocínio híbrido, que permitiu ao modelo combinar respostas rápidas com raciocínios profundos e passo a passo.
  • Claude 4 (maio de 2025): Família principal (Opus 4 e Sonnet 4) com foco em agentes de IA autônomos. Os modelos são capazes de executar tarefas de múltiplos estágios, interagir com o sistema de arquivos (via Computer Use), chamar ferramentas e manter sessões de trabalho prolongadas (até várias horas) sem degradação de desempenho. O Opus 4 alcançou 72,5% no complexo benchmark de programação SWE-bench.

Tabela resumo das gerações do Claude

Evolução das características-chave dos modelos Claude
Geração Ano de lançamento Versões principais Janela de contexto máx. Inovações-chave
Claude 1 2023 Claude, Instant 100.000 tokens Primeiro lançamento público, contexto grande.
Claude 2 2023 Claude 2, 2.1 200.000 tokens Melhorias em programação e raciocínio, disponibilidade pública.
Claude 3 2024 Opus, Sonnet, Haiku 200.000+ tokens Multimodalidade (imagens), superação do GPT-4.
Claude 3.5 2024 Sonnet, Haiku 200.000+ tokens Aumento de velocidade e inteligência, função "Artifacts".
Claude 4 / 3.7 2025 Opus, Sonnet 200.000+ tokens Raciocínio híbrido, capacidades de agente, uso de ferramentas.

Aplicação e disponibilidade

Os modelos Claude estão disponíveis através de vários canais:

  • Interface web claude.ai: Oferece acesso gratuito (ao modelo Sonnet) e assinaturas pagas (Pro, Max) com acesso a modelos mais poderosos (Opus) e limites expandidos.
  • API para desenvolvedores: A Anthropic fornece uma API comercial que permite integrar o Claude em aplicativos de terceiros. Os preços variam dependendo do modelo (Haiku é o mais barato, Opus é o mais caro).
  • Plataformas de nuvem: O Claude está disponível através do Amazon Bedrock e do Google Cloud Vertex AI, o que simplifica seu uso em ambientes corporativos.
  • Integrações: O Claude está integrado em serviços populares como Slack, Notion e Quora (no chatbot Poe).

Literatura

Literatura

  • Ouyang, L. et al. (2022). Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback. arXiv:2203.02155.
  • Bai, Y. et al. (2022). Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback. arXiv:2204.05862.
  • Bai, Y. et al. (2022). Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback. arXiv:2212.08073.
  • Bulatov, A. et al. (2023). Scaling Transformer to 1M Tokens and Beyond with RMT. arXiv:2304.11062.
  • Jimenez, C. E. et al. (2023). SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?. arXiv:2310.06770.
  • Yuan, W. et al. (2024). Self-Rewarding Language Models. arXiv:2401.10020.
  • Yang, A. et al. (2024). Context Parallelism for Scalable Million-Token Inference. arXiv:2411.01783.
  • Miranda, L. J. V. et al. (2024). Hybrid Preferences: Learning to Route Instances for Human vs AI Feedback. arXiv:2410.19133.
  • Chittepu, Y. et al. (2025). Reinforcement Learning from Human Feedback with High-Confidence Safety Constraints. arXiv:2506.08266.
  • Yuan, W. et al. (2025). Process-based Self-Rewarding Language Models. arXiv:2503.03746.
  • Yang, B. et al. (2025). Long Context Windows in Generative AI: An AI Atlas Report. [4] (tech-report, open review).

Referências

  1. ↑ “Dario Amodei”. Em Wikipedia [1]
  2. ↑ “Daniela Amodei”. Em Wikipedia [2]
  3. ↑ “What Are Artifacts and How Do I Use Them? | Anthropic Help Center”.[3]


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