Anpropic использует конституционное обучение ИИ и безвредностей, чтобы обеспечить полезные, честные и безвредные [3]. Этот подход направлен на снижение риска бренда и гарантирует, что система ИИ является надежной, интерпретируемой и управляемой [3]. Модели Anpropic предназначены для обработки больших объемов текстовых данных, понимания и генерации кода, что делает их полезными для задач разработки программного обеспечения и других приложений, таких как обслуживание клиентов и правовое кодирование [3].
Ключевые различия в подходе Антропика к рассуждениям, по сравнению с традиционными крупными языковыми моделями, включают в себя:
* Сосредоточьтесь на безопасности ИИ: антропический предназначен для создания надежных и интерпретируемых систем ИИ, которые соответствуют человеческим ценностям и стандартам безопасности [2]. Компания фокусируется на понимании и смягчении рисков, связанных с ИИ, посредством исследований в области обработки естественного языка, отзывы человека и интерпретации [2].
* Конституционный ИИ: Антропический использует конституционный ИИ, обучая его моделям разницу между правом и неправильным [7]. Этот новый подход имеет решающее значение, поскольку языковые модели все больше становятся источниками фактов и истины [7].
* Интерпретируемые особенности: Исследователи Антропика извлекают интерпретируемые особенности из крупных языковых моделей, таких как Claude 3, переводя их в человеческие концепции [4]. Эти интерпретируемые функции могут применяться к одной и той же концепции на разных языках и как к изображениям, так и к тексту [4].
* Сопоставление ума LLM: Antropic добился успехов в расшифровке внутренних работ крупных языковых моделей (LLMS), используя словарь, обучаясь на карту миллионов функций в их модели ИИ, Claude Sonnet [2]. Это повышает безопасность и интерпретацию ИИ, предлагая более глубокое понимание того, как ИИ обрабатывает информацию [2]. Манипулируя этими особенностями, антропический может изменить ответы Claude, демонстрируя прямую причинно-следственную связь между активацией нейронов и выходом модели, что может тонко настроить поведение искусственного интеллекта для повышения безопасности и производительности [2].
* Антрические рассуждения: антропные рассуждения утверждают, что существование наблюдателей налагает ограничения на характеристики вселенной [1]. Слабый антропный принцип (WAP) предполагает, что мы можем наблюдать только те аспекты вселенной, которые совместимы с нашим существованием в качестве наблюдателей [1]. Сильный антропный принцип (SAP) предполагает, что законы и константы вселенной структурированы так, что жизнь неизбежна [1]. Антрические рассуждения подчеркивают неотъемлемый смещение отбора в наших наблюдениях и дает представление о тонкой настройке вселенной и ограничениях на научное исследование [1].
Цитаты:
[1] https://newspaceconomy.ca/2024/11/23/the-role-of-anpropic-reasening-in-sropding-the-uliniverse/
[2] https://theaitrack.com/anpropic-mapping-the-mind-flarge-language-models/
[3] https://help.promptitude.io/en/articles/8892919-stresting-anpropic-models-a-simple-guide
[4] https://www.techrepublic.com/article/anthropic-claude-large-language-model-research/
[5] https://risingentropy.com/in-favor-f-anpropic-reaseing/
[6] https://www.anthropic.com/research/mapping-mind-language-model
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/anthropic-claude-constitutional-ai
[8] https://www.activeloop.ai/resources/how-to-compare-large-language-models-gpt-4-3-5-vs-anpropic-claude-vs-cohere/