Es gibt nicht genügend Informationen in den Suchergebnissen, um die Abfrage über die Computer-Kompromisse bei der Verwendung von Anthropics Hybridmodell direkt zu beantworten. Die Suchergebnisse liefern jedoch einige Informationen zu Anthropics Modellen und Rechenstrategien.
Anthropisch verwendet in ihren Claude -Modellen, die synthetische Daten beinhalten, ausführlich konstitutionelle KI (CAI) [2]. Sie gelten als führend in der Verwendung von synthetischen Daten [2]. Durch die Zugabe von mehr Kontext in den Prozess ist die Voraussetzungen des Modells für kritische synthetische Daten viel höher, und die Systeme sind schwieriger zugänglich [2]. Es wird von Anthropic abgeleitet, dass viele ihrer Methoden ohne ihr Belohnungsmodell / RLHF -Funktionen bei 50B -Parametern und nach oben nicht wirklich funktionieren [2].
Das Ausführen hochmoderner Modelle ist in Bezug auf Infrastruktur und Berechnung teuer, und die Anthrop-Bedürfnisse Investitions- und Einnahmequellen für die Arbeit an aktuellen und zukünftigen Modellen [5].
Zitate:
[1] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1dyhjwc/the_problem_with_anthropic/
[2] https://www.interconnects.ai/p/llm-synthetic-data
[3] https://ailabwatch.org/companies/anthropic/
[4] https://www.techrepublic.com/article/anthropic-claude-large-language-model-research/
[5] https://www.lesswrong.com/posts/mnpbctmzmqd7yk4q8/my-verstandingof-anthropic-Strategy
[6] https://www.inc.com/bensherry/anthropic-just-announced-it-most-advanced-ai-model-yet-these-e-it-top-suse-castes.html
[7] https://research.contrary.com/company/anthropic
[8] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/anthropics-claude-3-opus-and-tool-use-re-generally-avleable-on-vertex-ai