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全面超越GPT4!Anthropic推出旗下最快、最强AI模型Claude 3归纳15万单词

发布时间:2024-03-06 07:15人气:117

  人工智能公司Anthropic推出了名为Claude 3的AI模型和新型聊天机器人,其中包括Opus、Sonnet和Haiku三种模型,该公司声称,这是迄今为止它们开发的最快速、最强大的产品。

  Anthropic公司由前OpenAI的研究高管创立。在过去一年里,该公司成功完成了五轮融资,总额达73亿美元,并推出了与OpenAI的ChatGPT直接竞争的产品,获得了谷歌、Salesforce和亚马逊等大型企业的支持,从一个有前景的初创公司成长为在AI领域受到业界广泛关注和支持的热门企业。

  值得一提的是,Claude 3模型具备处理和总结大量文本数据的强大能力,能够总结高达15万个英文单词,相当于长篇大作《白鲸记》或《哈利波特与死亡圣器》的长度。相比之下,OpenAI的ChatGPT只能总结归纳大约3000个单词。此外,Anthropic还首次允许上传图像和文件。

  该公司表示,Claude 3 Opus是三个模型中最强大的一个,它在处理复杂问题和逻辑推理方面表现卓越,超越了OpenAI的GPT-4和Google的Gemini Ultra。

  其他模型Sonnet和Haiku在处理能力或功能方面相对有限,但同时也更经济实惠,因而比Opus更便宜,适合那些不需要Opus高级功能的用户或企业。

  Claude 3是Anthropic首次入了多模态功能的模型,能够处理和文档、图像、视频等多种数据类型,允许用户上传图像和文件,极大地扩展了模型的应用范围和实用性,使其成为行业内最受关注的应用之一。

  Claude 3模型能够总结高达15万个英文单词,远超过OpenAI的ChatGPT的3000个单词,此外,Claude 3还能够根据用户的需求提供不同格式的输出,如备忘录、信件或故事等,这一能力使得Claude 3在处理长篇文本方面远超过OpenAI的ChatGPT。

  Claude 3对用户意图和上下文的理解更加细腻,它能通过深入分析语言的语义、语境和情感等方面,提供更准确和相关的回应。

  Anthropic联合创始人Daniela Amodei表示,新推出的Claude 3模型在理解敏感或争议话题的风险方面较前一版本有所提升,能更准确地判断何时回应或保持谨慎。以往的Claude 2模型在处理敏感话题时过于保守,有时会过度拒绝回应敏感或有争议的线致力于在在保持安全和谨慎的同时,致力于减少不必要的回应限制,使模型更灵活实用。

  具体发布时间方面,Anthropic称,Sonnet和Opus已从周一起在159个国家/地区推出,而Haiku也将很快推出。

  团队方面,Amodei透露,公司在开发核心AI模型时采用了分层的团队结构。核心开发团队由60到80人组成,负责模型的算法和架构设计。技术支持团队则有120到150人,负责编程、数据处理、测试和部署等工作。

  在模型的最后迭代中,直接参与开发的人数为30到35人,但整体支持团队达到了约150人。虽然直接参与核心开发的团队规模相对较小,但整个项目的支持团队规模较大,这种团队配置确保了模型开发的高效协作和优化。

  在过去一年中,生成式AI成为商业和技术界的焦点话题,并迅速渗透到多个领域,包括教育、在线旅游、医疗行业和在线广告等,各大企业财报电话会议中也反复出现AI话题。

  根据PitchBook数据,2023年AI领域的投资额达到了创纪录的291亿美元,交易量同比增长超过260%,显示出投资者对AI发展潜力的强烈信心。

  AI迅速发展的同时,OpenAI首席运营官Brad Lightcap指出,仅将文本和代码作为AI模型的输入和输出是不够的,AI应该更接近于人类的自然感知和交互方式,他说道:

  “世界是多模态的,人类的日常体验不仅包括文本,还涉及图像、声音等多种感觉输入。因此,仅将文本和代码作为人工智能模型的输入和输出是不够的。”“为了让AI模型更好地模仿人类的感知和交互方式,它们需要能够处理和生成多种类型的数据。通过整合多种模态,人工智能模型可以提供更丰富、更真实的体验和应用,更接近于人类的自然感知和交互方式。”

  然而,随着AI模型日益复杂化,尤其是在引入多模态功能如图像生成后,新的风险和挑战也随之而来。例如,谷歌最近因用户发现其AI图像生成器(Gemini聊天机器人的一部分)的历史不准确和有问题的回应而将其下线,这一事件在社交媒体上引起了广泛关注。

  与Google的Gemini不同,Anthropic的Claude 3不具备生成图像的能力,它只允许用户上传图像和其他文档进行分析,从而在一定程度上减少了由自动生成内容引发的风险和争议。

  “当然,没有任何模型是完美的,我认为提前说清楚这一点非常重要。在开发模型时,我们不仅追求模型的性能和功能,也同样重视模型的安全性和可靠性。当然,尽管进行了严格的开发和测试,模型偶尔会犯错,并在某些情况下产生不准确或不可预测的输出。”

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