Недавние антропические исследования говорят, что вы можете увеличить емкость запоминания LLM на 70% с помощью всего одного добавления к вашему подсказке Раскройте силу Claude 2.1 с помощью стратегического подсказывания

Увеличьте емкость запоминания LLM на 70% с помощью одного простого добавления - раскройте силу Claude 2.1 со стратегическими подсказками, подтвержденными недавними антропическими исследованиями

Это исследование решает врожденную проблему функциональности “Клода 2.1”: его неохоту отвечать на вопросы, основанные на отдельных предложениях в его обширном окне контекста, состоящем из 200 000 токенов. Эта неуверенность создает значительное препятствие для максимизации способности модели к восстановлению итогов, поэтому возникает необходимость искать решение.

Изучение текущих методов показывает колебания “Клода 2.1” при ответе на вопросы о отдельных предложениях, особенно о тех, которые считаются некорректными. В ответ на это, исследователи из Anthropic предлагают удивительно эффективное решение: добавление подсказки. Они предлагают включить фразу “Вот самое релевантное предложение в контексте:” в подсказку. Это кажущееся маленькое изменение, похожее на метакоманду, существенно повышает способность модели восстанавливать итоги.

Добавленная подсказка действует как указание для “Клода 2.1” приоритезировать релевантные предложения. Этот метод эффективно решает проблему неохоты модели отвечать на вопросы, основанные на кажущеся некорректных предложениях. Улучшение производительности демонстрируется через эксперимент, где показатель Клода возрастает с 27% до впечатляющих 98% при оценке 200 000 токенов контекстного окна.

• Исследователи из МИТ и FAIR Meta представили RCG (Representation-Conditioned Image Generation) прорывной ИИ-фреймворк в создании изображений безусловно классифицированной.
• Это исследование AI представляет новый подход к распознаванию позы объекта как предсказание следующего токена.
• Новое исследование искусственного интеллекта от CMU и Meta представляет PyNeRF прорыв в нейронных полях излучения с масштабно-чувствительным рендерингом на основе сетки.

Особо стоит отметить, что после добавления этой подсказки точность при однопредложных запросах увеличилась на 90%. Важно отметить, что это увеличение точности для однопредложных запросов демонстрирует глубокий влияние добавленной подсказки на производительность Клода 2.1. Это значительное улучшение указывает на практические возможности решения, делая модель более способной обрабатывать изолированные запросы внутри большого контекста.

В заключение, это изобретательное решение решает проблему неохоты Клода 2.1 и демонстрирует увеличение способности восстановления на 70% всего с добавлением одной подсказки. Полезные выводы исследовательской группы предоставляют ценные инсайты о сложной динамике подсказывания и его существенном влиянии на поведение языковых моделей. По мере того, как сообщество искусственного интеллекта стремится совершенствовать точность больших языковых моделей, это открытие является значительным шагом вперед с практическими применениями для улучшения их функциональности.

Публикация Недавнее антропологическое исследование говорит о возможности увеличить способность восстановления LLM на 70% с помощью единственного дополнения в вашу подсказку: освобождение мощи Клода 2.1 через стратегическое подсказывание опубликовано на MarkTechPost.