Claude 3.5 Sonnet은 컨텍스트 메모리 시스템을 사용하여 세션 내에서 이전 상호 작용의 정보를 유지하고 사용하여 대화 능력을 향상시킵니다 [1] [3]. 이를 통해 모델은 대화에서 연속성과 일관성을 유지할 수 있습니다 [3]. 컨텍스트 메모리 시스템은 Claude 3.5 Sonnet이 이전 상호 작용에 대한 일관된 이해를 유지하도록 돕기 위해 설계되었습니다 [3].
주요 기능 :
* 맥락 임베딩 클로드 3.5 소네트는 상황에 맞는 임베딩을 사용하여 세션 내에서 단어와 문구의 의미를 이해하고 유지합니다. 이 기술은 모델이 컨텍스트를 추적하고 진행중인 대화와 일치하는 응답을 전달하는 데 도움이됩니다 [1].
* 변압기 네트워크 : 소네트 아키텍처의 핵심에는 대규모 언어 모델을 효과적으로 처리하는 것으로 알려진 변압기 네트워크가 있습니다. 트랜스포머는 Claude 3.5가 놀라운 정확도로 텍스트를 이해하고 생성 할 수 있도록합니다 [3].
*주의 메커니즘 : 소네트는 모델이 입력 데이터의 관련 부분에 집중할 수 있도록 정교한주의 메커니즘을 사용하여 응답의 품질과 관련성을 향상시킵니다 [3].
* 세션 기반 메모리 : 모델은 활성 세션 중에 일시적으로 정보를 유지하여 응답의 일관성과 관련성을 유지할 수 있습니다. 세션이 종료되면이 정보는 보존되지 않습니다 [1].
* 장기 메모리 :이 구성 요소는 모델이 과거의 상호 작용에서 정보를 회상하고 사용할 수있게하여 일관성 있고 상황에 맞는 응답을 용이하게합니다 [3].
* 실시간 적응 : 소네트 아키텍처의 적응 학습 능력을 통해 Claude 3.5는 새로운 정보를 기반으로 이해를 업데이트 할 수있게되며, 그 응답은 항상 관련이 있고시기 적절한 지 [3].
사용자를위한 모범 사례 :
* AI가 귀하의 요구를 이해하도록 돕기 위해 충분한 배경 정보를 제공하여 명확하고 구체적인 쿼리를 제공하여 응답의 관련성과 정확성을 향상시킵니다 [1].
* 이전 세션에서 논의를 계속하는 경우 AI가 관련 응답을 제공 할 수 있도록 핵심 사항을 간단히 요약합니다 [1].
* AI가보다 정확하고 유용한 응답을 생성하는 데 도움이되도록 관련 세부 사항과 함께 상황에 맞는 프롬프트를 사용하십시오 [1].
* 세션 기반 메모리의 한계를 이해하고 그에 따라 기대치를 조정하여 AI가 세션 이외의 이전 상호 작용을 기억하지 않을 것임을 인식합니다 [1].
인용 :
[1] https://claude3.pro/does-claude-3-5-5-onnet-retain-conversation-history/
[2] https://apidog.com/blog/claude-3-5-sonnet/
[3] https://claude3.uk/claude-3-5-5-sonnet-architecture-2024/
[4] https://botnoigroup.com/blog/claude-3-5-sonnet
[5] https://claude3.pro/claude-3-5-5-onnet-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