A keresési eredményekben nincs elegendő információ ahhoz, hogy közvetlenül megválaszolja az antropikus hibrid modell használatának számítási kompromisszumainak lekérdezését. A keresési eredmények azonban néhány információt nyújtanak az antropikus modellekről és a számítási stratégiákról.
Az antropikus az alkotmányos AI -t (CAI) széles körben használja Claude modelljeikben, amely szintetikus adatokat tartalmaz [2]. A szintetikus adatok felhasználásának vezetőjének tekintik őket [2]. A további kontextus hozzáadása a folyamathoz sokkal magasabbá teszi a modell előfeltételeinek képességeit a kritika szintetikus adatokhoz, és a rendszereket nehezebben mérik [2]. Az antropikus arra következteti, hogy sok módszerük nem igazán működik a jutalommodell / RLHF képességek nélkül 50b paraméternél és felfelé [2].
A legmodernebb modellek futtatása drága az infrastruktúra és a számítás szempontjából, és az antropikus beruházásokra és bevételi forrásokra van szüksége a jelenlegi és jövőbeli modellek kidolgozásához [5].
Idézetek:
[1] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1dyhjwc/the_problem_with_anthropic/
[2] https://www.interconnects.ai/p/llm-syntetic-data
[3] https://ailabwatch.org/companies/anthropic/
[4] https://www.techrepublic.com/article/anthropic-claude--luage-model-research/
[5] https://www.lesswrong.com/posts/mnpbctmzmqd7yk4q8/my-understanding-of-anthropic-strategy
[6] https://www.inc.com/ben-sherry/anthropic-just-nowced-its-most-advancan és
[7] https://research.contary.com/company/anthropic
[8] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-leearning/anthropics-claude-3-opus-and-tous-use-eare-generally-on-vertex-ai