Các mô hình AI của Anthropic được thiết kế để xử lý và hiểu một lượng lớn dữ liệu văn bản, khiến chúng hữu ích trong nhiều ứng dụng, từ dịch vụ khách hàng đến mã hóa hợp pháp [1]. Các mô hình này có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện phức tạp, tạo nội dung sáng tạo, lý do về các chủ đề phức tạp và hiểu và tạo mã, làm cho chúng hữu ích cho các tác vụ phát triển phần mềm [1]. Các mô hình của Anthropic cũng có khả năng chỉnh sửa, viết lại, tóm tắt, phân loại và trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ văn bản, cũng như thực hiện đảm bảo chất lượng dựa trên nội dung [1].
Các ứng dụng và khả năng cụ thể:
* Sử dụng chung: Các mô hình Claude phù hợp để đối thoại thông thường, phân tích văn bản, tóm tắt và hiểu tài liệu [1].
* Tạo nội dung sáng tạo: Các mô hình của Anthropic có thể tạo ra các bài viết và bài đăng trên blog [1].
* Lý luận trực quan: Các mô hình có thể giải thích các biểu đồ, biểu đồ, tài liệu và sơ đồ khoa học và phiên bản chính xác văn bản từ hình ảnh không hoàn hảo, rất hữu ích cho bán lẻ, hậu cần và dịch vụ tài chính [3].
* Mã hóa: Các nhà phát triển ứng dụng có thể sử dụng các mô hình của Anthropic để tăng dần mã và tinh chỉnh mã [3]. Mô hình Sonnet Claude 3.5 đã có thể giải quyết 64% các vấn đề trong đánh giá mã hóa tác nhân nội bộ [7].
* Tạo và hợp tác nội dung: Tính năng "Cổ vật" của Claude cho phép người dùng tạo nội dung như đoạn mã, hình ảnh hoặc tài liệu, và sau đó xem, chỉnh sửa và xây dựng các sáng tạo này trong thời gian thực, có thể được sử dụng bởi các nhóm thiết kế để hợp tác Tạo giao diện người dùng và trải nghiệm [3] [7]. Các nhóm pháp lý cũng có thể sử dụng nó để phân tích hợp đồng và lặp lại các thỏa thuận pháp lý [3].
* Phân tích dữ liệu: Claude 3.5 Haiku có thể hỗ trợ các doanh nghiệp trích xuất dữ liệu từ các bộ dữ liệu lớn [8].
* Kiểm duyệt thời gian thực: Claude 3.5 Haiku rất hữu ích cho việc kiểm duyệt nội dung trong thời gian thực [8].
Nhân chủng học nhấn mạnh việc tạo ra các hệ thống AI trong suốt, dễ hiểu và phù hợp với các giá trị của con người, tập trung vào khả năng diễn giải cơ học để làm cho hành vi AI dễ dự đoán hơn và dễ hiểu hơn [5]. Bằng cách hiểu cách các khái niệm LLM kết nối, nhân học có thể điều chỉnh AI để ngăn chặn lời nói sai lệch hoặc khắc phục các trường hợp trong đó AI có thể được thực hiện để nói dối người dùng [4].
Trích dẫn:
[1] https://help.promptitude.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-announced-its-most-advanced-ai-model-yet-these-are-its-top-use-cases.html
.
[5] https://klu.ai/glossary/anthropic-ai
[6] https://www.fastcompany.com/91130229/anthropic-mechanistic-interpretability-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