検索結果には、人類のハイブリッドモデルを使用することの計算トレードオフに関するクエリに直接答えるのに十分な情報がありません。ただし、検索結果は、人類のモデルと計算戦略に関する情報を提供します。
人類は、合成データを含むクロードモデルで憲法上のAI（CAI）を広く使用します[2]。これらは、合成データ使用のリーダーと見なされています[2]。プロセスにより多くのコンテキストを追加すると、モデルの前提条件の能力が合成データを批評するためにはるかに高くなり、システムはエンジニアリングがより困難です[2]。人類によって、その多くの方法は、50BパラメーターとUPでの報酬モデル / RLHF機能なしでは実際には機能しないと推測されます[2]。
最先端のモデルを運営することは、インフラストラクチャと計算の点で高価であり、人類的は現在および将来のモデルに取り組むために投資と収益源を必要とします[5]。
引用：
[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-language-model-research/
[5] https://www.lesswrong.com/posts/mnpbctmzmqd7yk4q8/my-understanding-of-anthopic-strategy
[6] https://www.inc.com/ben-sherry/anthropic-just-Announced-its-s-advanced-ai-model-yet-these-its-top-use-cases.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- are- a generally-a-a-a-a-vertex-ai