Anthropic'in Claude 2.1 LLM'si, Context Recall'da OpenAI'nin GPT-4'ünden Geride Kaldı - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Anthropic'in Claude 2.1 LLM'si, Context Recall'da OpenAI'nin GPT-4'ünden Geride Kaldı - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Önceki bir gönderide GPT-4’ün uzun süren bir matematik sınavında xAI’nin Grok’unu ve Anthropic’in Claude 2 LLM’sini geride bıraktığını belirtmiştik 1 vs com’un bir bilgilendirme ve etik politikası vardır twitter Bununla birlikte, bağlam hatırlama yeterliliği, özellikle OpenAI’nin GPT-4’ünün nispeten güçlü hatırlama yetenekleriyle karşılaştırıldığında, arzu edilenden çok daha fazlasını bırakıyor

Claude-2

Elbette, Anthropic’in Claude 2 Buna yönel X gönderisi daha fazla detay için Wccftech Her kırmızı blok, hatırlama başarısızlığını temsil eder pic Yukarıdaki parçadan da anlaşılacağı gibi, LLM’nin geri çağırma yeteneği, bağlam penceresi arttıkça giderek azalır 1’den her seferinde ilgili soruyu yanıtlamasını istedi 1 Konsolumuzda API üzerinden mevcuttur ve https://t

Farkında olmayanlar için belirteç, LLM’lerin dili işlemek ve oluşturmak için kullandığı temel bir metin veya kod birimidir 000 tokenlik “sektör lideri” bir bağlam penceresini desteklediğini ve model halüsinasyonlarında 2 kat azalma sağladığını duyurdu

GPT-4 Test Sonuçları

Karşılaştırma amacıyla OpenAI’nin GPT-4’üyle gerçekleştirilen benzer bir testin sonuçları yukarıda gösterilmektedir İlk bakışta, Anthropic’in Claude 2 belirsiz veya çelişkili girdi, yanlış veya anlamsız çıktı sağlama 000 jetonda yüzde 100 geri çağırma hatalarının önemli ölçüde daha az olduğunu unutmayın

Claude 2 1-Test-Sonuçları

Yukarıda, Anthropic’in Claude 2 Burada, gerçeğin yerleştirildiği derinlik ve LLM’nin bağlam penceresi 15 farklı artışla değiştirildi OpenAI’nin GPT-4’ü

Yapay zeka uzmanı Greg Kamradt yakın zamanda, belirli bir modelin değişen geçiş derinliklerine yerleştirilmiş belirli bir gerçeği ne kadar doğru şekilde hatırlattığını belirlemeyi amaçlayan standart bir test aracılığıyla Claude 2 co/uLbS2JNczH sohbet deneyimi

Bağlamı Hatırlama: Anthropic’in Claude 2

GPT-4’ün maksimum bağlam penceresi uzunluğu olan 128 1’in aynı ortamda GPT-4’e karşı nasıl performans göstereceğini zaman gösterecek Buna git X gönderisi Kullanılan metodoloji hakkında daha fazla bilgi için Yazarın bahsi geçen hisse senetlerinin hiçbirinde pozisyonu bulunmamaktadır

Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) mevcut yinelemelerinin artan bağlam yüklerini kavrama konusundaki sınırlı yeteneği, şu anda yapay zeka tekilliğine – yapay zekanın insan zekasını açıkça aştığı bir eşik – ulaşmanın önündeki en büyük engellerden biri olmaya devam ediyor 1 LLM’nin artık 200 ”

Araştırmacı giriş metnini 35 eşit parçaya böldü ve ardından yukarıdaki gerçeği bu 35 derinliğin her birine yerleştirdi ve Claude 2

Kamradt özellikle aşağıdaki metni değişen pasaj derinliklerine yerleştirdi:

“San Francisco’da yapılacak en iyi şey bir sandviç yemek ve güneşli bir günde Dolores Park’ta oturmak 1’inin belirli bir belge derinliğinde ve bağlam penceresi uzunluğunda gömülü gerçeği ne kadar doğru şekilde hatırlayabildiğini göreceksiniz 000 token bağlam penceresi, halüsinasyon oranlarında 2 kat azalma, sistem istemleri, araç kullanımı ve güncellenmiş fiyatlandırma sunar

Yeni modelimiz Claude 2 1’in genişletilmiş bağlam penceresi, LLM’nin yaklaşık 470 sayfalık bir kitabı anlamasına ve işlemesine olanak tanır 1’inin 200K jetonlu bağlam penceresi, yalnızca 128K jetonlu pencereyi destekleyen OpenAI’nin GPT-4’üyle karşılaştırıldığında oldukça etkileyici com/T1XdQreluH

— Antropik (@AntropikAI) 21 Kasım 2023

Anthropic dün, en son Claude 2

Bu hikayeyi paylaş

Facebook

heyecan





genel-17

Claude 2 1’i GPT-4 ile karşılaştırdı 1’in pek de etkileyici olmayan bağlamı hatırlama yeteneği göz önüne alındığında parlaklığının bir kısmını kaybediyor Bununla birlikte, bu genişletilmiş bağlam penceresinin gerçek dünyadaki uygulaması, Claude 2 Claude 2 Araştırmacı ayrıca 1K token’dan 200K token’a kadar değişen ve 35 eşit artışa bölünmüş bağlam penceresini de değiştirdi 1 LLM’sinin 200K token içerik penceresi etkileyici görünüyor Kullanılan simgeleştirme yöntemine bağlı olarak, simge bir karakter, sözcük, alt sözcük ya da metnin ya da kodun tamamı olabilir 1, sektör lideri 200


Bu bir yatırım tavsiyesi değildir