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
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 Bununla birlikte, bu genişletilmiş bağlam penceresinin gerçek dünyadaki uygulaması, Claude 2

Claude-2 1’inin 200K jetonlu bağlam penceresi, yalnızca 128K jetonlu pencereyi destekleyen OpenAI’nin GPT-4’üyle karşılaştırıldığında oldukça etkileyici 1’i GPT-4 ile karşılaştırdı Araştırmacı ayrıca 1K token’dan 200K token’a kadar değişen ve 35 eşit artışa bölünmüş bağlam penceresini de değiştirdi 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’in genişletilmiş bağlam penceresi, LLM’nin yaklaşık 470 sayfalık bir kitabı anlamasına ve işlemesine olanak tanır com’un bir bilgilendirme ve etik politikası vardır

Yeni modelimiz Claude 2

Elbette, Anthropic’in Claude 2 com/T1XdQreluH

— Antropik (@AntropikAI) 21 Kasım 2023

Anthropic dün, en son Claude 2 Claude 2

Bağlamı Hatırlama: Anthropic’in Claude 2 000 jetonda yüzde 100 geri çağırma hatalarının önemli ölçüde daha az olduğunu unutmayın belirsiz veya çelişkili girdi, yanlış veya anlamsız çıktı sağlama

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 Buna git X gönderisi Kullanılan metodoloji hakkında daha fazla bilgi için 000 tokenlik “sektör lideri” bir bağlam penceresini desteklediğini ve model halüsinasyonlarında 2 kat azalma sağladığını duyurdu İlk bakışta, Anthropic’in Claude 2


Bu bir yatırım tavsiyesi değildir

Bu hikayeyi paylaş

Facebook

heyecan





genel-17

Farkında olmayanlar için belirteç, LLM’lerin dili işlemek ve oluşturmak için kullandığı temel bir metin veya kod birimidir 1’den her seferinde ilgili soruyu yanıtlamasını istedi 1’in aynı ortamda GPT-4’e karşı nasıl performans göstereceğini zaman gösterecek ”

Araştırmacı giriş metnini 35 eşit parçaya böldü ve ardından yukarıdaki gerçeği bu 35 derinliğin her birine yerleştirdi ve Claude 2 Buna yönel X gönderisi daha fazla detay için co/uLbS2JNczH sohbet deneyimi Burada, gerçeğin yerleştirildiği derinlik ve LLM’nin bağlam penceresi 15 farklı artışla değiştirildi 1 LLM’nin artık 200 Her kırmızı blok, hatırlama başarısızlığını temsil eder 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, sektör lideri 200 1’inin belirli bir belge derinliğinde ve bağlam penceresi uzunluğunda gömülü gerçeği ne kadar doğru şekilde hatırlayabildiğini göreceksiniz 1 Konsolumuzda API üzerinden mevcuttur ve https://t 000 token bağlam penceresi, halüsinasyon oranlarında 2 kat azalma, sistem istemleri, araç kullanımı ve güncellenmiş fiyatlandırma sunar Wccftech twitter pic

Claude 2 1 vs Bununla birlikte, bağlam hatırlama yeterliliği, özellikle OpenAI’nin GPT-4’ünün nispeten güçlü hatırlama yetenekleriyle karşılaştırıldığında, arzu edilenden çok daha fazlasını bırakıyor

GPT-4’ün maksimum bağlam penceresi uzunluğu olan 128 Yukarıdaki parçadan da anlaşılacağı gibi, LLM’nin geri çağırma yeteneği, bağlam penceresi arttıkça giderek azalır 1 LLM’sinin 200K token içerik penceresi etkileyici görünüyor 1-Test-Sonuçları

Yukarıda, Anthropic’in Claude 2 Kullanılan simgeleştirme yöntemine bağlı olarak, simge bir karakter, sözcük, alt sözcük ya da metnin ya da kodun tamamı olabilir 1’in pek de etkileyici olmayan bağlamı hatırlama yeteneği göz önüne alındığında parlaklığının bir kısmını kaybediyor

GPT-4 Test Sonuçları

Karşılaştırma amacıyla OpenAI’nin GPT-4’üyle gerçekleştirilen benzer bir testin sonuçları yukarıda gösterilmektedir