拟人化利用宪法AI和无害的培训来确保其AI模型有用，诚实和无害[3]。这种方法旨在降低品牌风险，并确保AI系统可靠，可解释和可辨[3]。 Anthropic的模型旨在处理大量文本数据，理解和生成代码，使其可用于软件开发任务和其他应用程序，例如客户服务和法律编码[3]。
与传统的大语言模型相比，人类推理方法的主要差异包括：
*专注于AI安全：拟人化致力于创建与人类价值和安全标准保持一致的可靠和可解释的AI系统[2]。该公司致力于通过自然语言处理，人类反馈和解释性研究来理解与AI相关的风险[2]。
*宪法AI：人类采用宪法AI，教其模型对与错之间的区别[7]。这种新颖的方法至关重要，因为语言模型越来越成为事实和真理的来源[7]。
*可解释的特征：拟人化的研究人员从克劳德3（Claude 3）等大型语言模型中提取可解释的特征，将其转化为可理解的概念[4]。这些可解释的功能可以以不同的语言以及图像和文本[4]适用于相同的概念。
*绘制LLM的思想：拟人化已通过使用字典学习来映射其AI模型Claude Sonnet [2]中的数百万个功能，从而绘制了数百万个功能，从而绘制了大型语言模型（LLM）的内部工作方面的步伐。这增强了AI的安全性和解释性，从而更深入地了解AI如何处理信息[2]。通过操纵这些特征，人类可以改变Claude的反应，证明神经元激活与模型的输出之间的直接因果关系，可以微调AI行为以提高安全性和性能[2]。
*人类推理：拟人推理认为观察者的存在对宇宙的特征施加了约束[1]。弱的人类原则（WAP）表明，我们只能观察到与观察者相兼容的宇宙的那些方面[1]。强有力的人类原则（SAP）提出，宇宙的定律和常数是结构的，使生命是不可避免的[1]。人类推理强调了我们的观察中固有的选择偏见，并提供了对宇宙微调和科学探究的限制的见解[1]。
引用：
[1] https://newspaceeconomy.ca/2024/11/11/11/23/the-role-of-shanthropic-reasoning-in-underding-the-universe/
[2] https://theaitrack.com/anththropic-mappic-the-mind-of-large-lange-models/
[3] https://help.promptitude.io/en/articles/8892919-Enderding-anthropic-models-aimple-guide
[4] https://www.techrepublic.com/article/anthropic-claude-lange-lange-language-model-research/
[5] https://risingentropy.com/in-favor-favor-of-anththropic-reasoning/
[6] https://www.anththropic.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-lange-lange-models-models-gpt-4-3-5-vs-anthropic-claude-claude-vs-cohere/