검색 결과에는 Anthropic의 하이브리드 모델 사용의 계산 트레이드 오프에 대한 쿼리에 직접 답변 할 수있는 정보가 충분하지 않습니다. 그러나 검색 결과는 Anthropic의 모델 및 계산 전략에 대한 정보를 제공합니다.
인류는 합성 데이터를 포함하는 클로드 모델에서 헌법 AI (CAI)를 광범위하게 사용한다 [2]. 그들은 합성 데이터 사용의 리더로 간주됩니다 [2]. 프로세스에 더 많은 컨텍스트를 추가하면 비판 합성 데이터에 대한 모델의 전제 조건 기능이 훨씬 높아지고 시스템은 엔지니어링하기가 더 어렵습니다 [2]. 많은 방법이 50b 매개 변수에서 보상 모델 / RLHF 기능 없이는 실제로 작동하지 않는다는 것이 Anthropic에 의해 추론됩니다 [2].
최첨단 모델을 실행하는 것은 인프라 및 컴퓨팅 측면에서 비용이 많이 들며, 현재 및 미래 모델에서 작업하기 위해 투자 및 수익원이 필요합니다 [5].
인용 :
[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-understanding-of-anthropic-strategy
[6] https://www.inc.com/ben-sherry/anthropic-just-announced-most-advanced-ai-model-yet-tese-are-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-averally-available-on-vertex-ai