„Anthropic“ AI modeliai yra skirti apdoroti ir suprasti didelius teksto duomenų kiekius, todėl jie yra naudingi įvairiose programose - nuo klientų aptarnavimo iki teisinio kodavimo [1]. Šie modeliai gali įsitraukti į sudėtingus pokalbius, generuoti kūrybinį turinį, priežastį sudėtingomis temomis ir suprasti bei generuoti kodą, todėl jie yra naudingi programinės įrangos kūrimo užduotims [1]. „Anthropic“ modeliai taip pat gali redaguoti, perrašyti, apibendrinti, klasifikuoti ir ištraukti struktūrizuotus duomenis iš teksto, taip pat atlikti kokybės užtikrinimą, pagrįstą turiniu [1].
Konkrečios programos ir galimybės:
* Bendras naudojimas: „Claude“ modeliai yra tinkami atsitiktiniam dialogui, teksto analizei, apibendrinimui ir dokumentų supratimui [1].
* Kūrybinio turinio generavimas: „Anthropic“ modeliai gali generuoti straipsnius ir tinklaraščio įrašus [1].
* Vaizdinis samprotavimas: modeliai gali interpretuoti diagramas, grafikus, dokumentus ir mokslo schemas bei tiksliai perrašyti tekstą iš netobulų vaizdų, kurie yra naudingi mažmeninei, logistikai ir finansinėms paslaugoms [3].
* Kodavimas: programų kūrėjai gali naudoti „Anthropic“ modelius palaipsniui kurti ir patobulinti kodą [3]. „Claude 3.5 Sonnet“ modelis sugebėjo išspręsti 64% problemų vidiniame agento kodavimo vertinime [7].
* Turinio kūrimas ir bendradarbiavimas: Claude'o „Artefacts“ funkcija leidžia vartotojams generuoti turinį, pavyzdžiui, kodų fragmentus, vaizdus ar dokumentus, o po to pamatyti, redaguoti ir remtis šiais kūriniais realiu laiku, kurį dizaino komandos gali naudoti bendradarbiaudami Sukurkite vartotojo sąsajas ir patirtį [3] [7]. Teisės komandos taip pat gali tai naudoti norėdami analizuoti sutartis ir pakartoti teisinius susitarimus [3].
* Duomenų analizė: „Claude 3.5 Haiku“ gali padėti verslui išgauti duomenis iš didelių duomenų rinkinių [8].
* Realiojo laiko nuosaikumas: „Claude 3.5 Haiku“ yra naudinga moderuojant turinį realiuoju laiku [8].
Antropika pabrėžia skaidrių, suprantamų ir suderintų su žmogiškomis vertybėmis AI sistemų sukūrimą, daugiausia dėmesio skiriant mechanistiniam aiškinamumui, kad AI elgesys būtų labiau nuspėjamas ir suprantamas [5]. Suprasdamas, kaip LLM jungia koncepcijas, antropic gali sureguliuoti AI, kad būtų išvengta šališkos kalbos ar trikčių šalinimo egzempliorių, kuriuose AI galėtų būti priversta meluoti vartotojui [4].
Citatos:
[1] https://help.prompttitude.io/en/articles/8892919-UnStrecept-Anthropic-models-A-Simple-guide
[2] https://research.contrary.com/company/Anthropic
[3] https://www.inc.com/ben-sherry/anthropic-just-announced-its-sost-advanced-ai-model-yet-these- its-top-use-cases.html
[4] https://www.techrepublic.com/article/anthropic-laude-large-language-model-research/
[5] https://klu.ai/glossary/anthropic-ai
[6] https://www.fastcompany.com/91130229/Anthropic-mechanistic-terpretingability-reesearch
[7] https://www.euronews.com/next/2024/06/20/Anthropic-launches-its-latest-emost-powerful-generative-ai-model
[8] https://builtin.com/articles/anthropic