Anthropic a récemment apporté des mises à jour majeures à sa console (console), en lançant un optimiseur de mots rapides et des fonctions de gestion des échantillons, visant à aider les développeurs à optimiser les mots rapides et à améliorer la fiabilité des applications d'IA. Cette mise à jour résout le problème des grandes différences dans les meilleures pratiques de mots rapides sur différentes plates-formes de modèles et le processus d'optimisation à forte intensité de main-d'œuvre et de travail. modèle. La mise à jour comprend cinq méthodes d'optimisation majeures et prend en charge les commentaires des utilisateurs et l'amélioration continue.
La qualité des mots rapides affecte directement l'effet de sortie du modèle AI. Cependant, les meilleures pratiques de mots rapides pour différentes plates-formes de modèles varient, et le processus d'optimisation est souvent long et à forte intensité de main-d'œuvre. En réponse à ce point de douleur, l'optimiseur de mots invites d'Anthropic peut utiliser automatiquement des techniques d'ingénierie avancée pour améliorer les mots rapides existants, ce qui convient particulièrement pour optimiser les mots rapides ou les mots rapides manuscrits écrits pour d'autres modèles d'IA.
Plus précisément, l'optimiseur utilise cinq méthodes principales pour améliorer l'effet des mots rapides: il introduit systématiquement le raisonnement de la pensée en chaîne, afin que Claude puisse penser systématiquement aux problèmes avant de répondre; Troisièmement, il s'agit de convertir les exemples uniformément en format XML pour améliorer la clarté; Pour pré-remplir les informations de l'assistant pour guider le comportement du comportement et de la sortie de Claude.
Les données de test montrent que ce système d'optimisation a augmenté le taux de précision de 30% dans les tests de classification multi-étiquettes et a atteint une précision de mot à 100% dans les tâches de résumé de texte. Les utilisateurs peuvent également fournir des commentaires sur les résultats d'optimisation pour améliorer encore l'effet des mots rapides.
En termes de gestion des exemples, les développeurs peuvent désormais gérer des exemples directement dans un format structuré dans le Workbench. Le système prend en charge l'ajout d'exemples de couple entre les entrées / sorties et la modification des exemples existants pour améliorer la qualité de la réponse. Pour les mots rapides sans exemples, Claude peut également générer automatiquement des brouillons d'entrée et de sortie d'échantillons synthétisés, simplifiant l'ensemble du processus.
La célèbre société de technologie Kapa.ai a migré avec succès plusieurs workflows de clés de clés vers la plate-forme Claude à l'aide de cet optimiseur. "L'optimiseur invite d'Anthropic a rationalisé notre migration vers Claude3.5Sonnet, nous aidant à accéder plus rapidement à la production", a déclaré Finn Bauer, co-fondateur de la société.
Actuellement, l'optimiseur de mots rapides, la gestion des échantillons et les fonctionnalités de sortie idéales sont disponibles pour tous les utilisateurs de consoles anthropes. Ce système améliore non seulement la précision, mais assure également la cohérence du format de sortie, améliorant considérablement la capacité de Claude à gérer les tâches complexes. Les développeurs peuvent en savoir plus sur la façon d'utiliser Claude pour améliorer et évaluer les mots rapides grâce à la documentation anthropique officielle.
Référence: https://www.anthropic.com/news/prompt-improver
En bref, Anthropic Update offre aux développeurs des outils puissants, améliorant considérablement l'efficacité de l'écriture et de la gestion des mots rapides de Claude, améliorant ainsi la précision et la fiabilité des applications d'IA et accélérer le développement et le déploiement des applications d'IA. Dans l'attente de l'anthropique apporter des améliorations plus similaires à l'avenir.