Claude 3.5 Sonnetは、セッション[1] [3]内で以前の相互作用から情報を保持および使用することにより、コンテキストメモリシステムを利用して会話能力を強化します。これにより、モデルは会話の連続性と一貫性を維持できます[3]。コンテキストメモリシステムは、Claude 3.5 Sonnetが以前の相互作用の一貫した理解を維持できるように設計されています[3]。
重要な機能：
* Contextual Embeddings Claude 3.5 Sonnetは、セッション内の単語やフレーズの意味を理解し、保持するためにコンテキスト埋め込みを使用します。この手法は、モデルがコンテキストを追跡し、進行中の会話と一致する応答を提供するのに役立ちます[1]。
*トランスネットワーク：Sonnetアーキテクチャの中核は、大規模な言語モデルを効果的に処理することで知られるトランスネットワークです。トランスは、Claude 3.5が驚くべき精度でテキストを理解して生成できるようにします[3]。
*注意メカニズム：Sonnetは、モデルが入力データの関連部分に焦点を合わせることができる洗練された注意メカニズムを利用して、その応答の品質と関連性を向上させます[3]。
*セッションベースのメモリ：モデルはアクティブセッション中に一時的に情報を保持し、その応答の一貫性と関連性を維持できるようにします。セッションが終了すると、この情報は保存されません[1]。
*長期メモリ：このコンポーネントにより、モデルは過去の相互作用から情報を思い出して使用し、一貫性のあるコンテキスト適切な応答を促進します[3]。
*リアルタイムの適応：Sonnetアーキテクチャの適応学習機能により、Claude 3.5は新しい情報に基づいて理解を更新し、その応答が常に関連性が高くタイムリーであることを確認することができます[3]。
ユーザー向けのベストプラクティス：
* AIがあなたのニーズを理解し、応答の関連性と精度を高めるのに役立つ十分な背景情報を明確かつ特定のクエリに提供します[1]。
*前のセッションから議論を続ける場合は、AIが関連する応答を提供できるようにキーポイントを簡単に要約します[1]。
*関連する詳細を備えたコンテキストプロンプトを使用して、AIがより正確で有用な応答を生成するのに役立ちます[1]。
*セッションベースのメモリの制限を理解し、それに応じて期待を調整し、AIがセッションを超えて以前の相互作用を思い出さないことを認識します[1]。
引用：
[1] https://claude3.pro/does-claude-3-5-sonnet-retain-conversation-history/
[2] https://apidog.com/blog/claude-3-5-sonnet/
[3] https://claude3.uk/claude-3-5-sonnet-architecture-2024/
[4] https://botnoigroup.com/blog/claude-3-5-sonnet
[5] https://claude3.pro/claude-3-5-sonnet-unbelievable-context-length/
[6] https://aragonresearch.com/claude-sonnet-3-5/
[7] https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet
[8] https://www.signitysolutions.com/tech-insights/how-to-access-claude-3.5-sonnet