AnthropicのAIモデルは、大量のテキストデータを処理および理解するように設計されており、顧客サービスから法的コーディングまで、さまざまなアプリケーションで有用になります[1]。これらのモデルは、複雑な会話に従事し、創造的なコンテンツを生成し、複雑なトピックに関する理由を生成し、コードを理解して生成することができ、ソフトウェア開発タスクに役立ちます[1]。人類のモデルは、テキストから構造化されたデータを編集、書き換え、要約、分類、抽出、およびコンテンツに基づいた品質保証を実行することもできます[1]。
特定のアプリケーションと機能：
*一般的な使用：Claudeモデルは、カジュアルな対話、テキスト分析、要約、および文書の理解に適しています[1]。
*クリエイティブコンテンツ生成：Anthropicのモデルは、記事やブログ投稿を生成できます[1]。
*視覚的推論：モデルは、チャート、グラフ、ドキュメント、科学図を解釈し、小売、物流、金融サービスに役立つ不完全な画像からテキストを正確に転写できます[3]。
*コーディング：アプリ開発者は、Anthropicのモデルを使用して、コードを段階的に構築および改良することができます[3]。 Claude 3.5 Sonnetモデルは、内部エージェントのコーディング評価で問題の64％を解決することができました[7]。
*コンテンツの作成とコラボレーション：Claudeの「Artifacts」機能により、ユーザーはコードスニペット、画像、ドキュメントなどのコンテンツを生成し、これらの作成をリアルタイムで確認、編集、構築できます。ユーザーインターフェイスとエクスペリエンスを作成します[3] [7]。法務チームはそれを使用して契約を分析し、法的契約を反復することもできます[3]。
*データ分析：Claude 3.5 Haikuは、企業が大規模なデータセットからデータを抽出するのを支援できます[8]。
*リアルタイムのモデレート：Claude 3.5 Haikuは、コンテンツをリアルタイムでモデレートするのに役立ちます[8]。
人類は、透明で理解しやすく、人間の価値と整合するAIシステムの作成を強調し、AIの行動をより予測可能で理解しやすくする機械的解釈可能性に焦点を当てています[5]。 LLMSが概念をどのように接続するかを理解することにより、人類はAIを調整して偏った音声を防ぐか、AIをユーザーに嘘をつくようにするインスタンスをトラブルシューティングすることができます[4]。
引用：
[1] https://help.promptitute.io/en/articles/8892919-understanding-anthropic-models-a-simple-guide
[2] https://research.contrary.com/company/anthropic
[3] https://www.inc.com/ben--sherry/anthropic-just-anounced-its-s-advanced-ai-model-yet-these-its-top-use-cases.html
[4] https://www.techrepublic.com/article/anthropic-claude-language-model-research/
[5] https://klu.ai/glossary/anthropic-ai
[6] https://www.fastcompany.com/91130229/anthropic-mechanistic-interpectability-research
[7] https://www.euronews.com/next/2024/06/20/anthropic-launches-its-latest-most-powerful-generative-ai-model
[8] https://builtin.com/articles/anthropic