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Débloquez GPT-4 et Claude2.1 : en une phrase, vous pouvez réaliser la véritable puissance de plus de 100 000 grands modèles contextuels, augmentant le score de 27 à 98.

WBOY
WBOYavant
2023-12-15 11:37:37658parcourir

Tous les grands modélistes ont enroulé la fenêtre contextuelle l'un après l'autre. La configuration standard de Llama-1 était encore de 2k, mais maintenant ceux qui en ont moins de 100k sont trop gênés pour sortir.

Cependant, un test extrême réalisé par Goose a révélé que la plupart des gens l'utilisent de manière incorrecte et ne parviennent pas à exercer la force due à l'IA.

L'IA peut-elle vraiment trouver avec précision des faits clés à partir de centaines de milliers de mots ? Plus la couleur est rouge, plus l'IA commet d'erreurs.

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Par défaut, GPT-4-128k et les derniers résultats Claude2.1-200k publiés ne sont pas idéaux.

Mais après que l'équipe de Claude ait compris la situation, elle a trouvé une solution super simple, ajoutant une phrase pour améliorer directement le score de 27% à 98%.

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C'est juste que cette phrase n'est pas ajoutée à la question de l'utilisateur. Au lieu de cela, l'IA a dit au début de la réponse :

« Voici la phrase la plus pertinente dans le contexte : »

(C'est la phrase la plus pertinente dans son contexte :)

Laissez le grand mannequin trouver l'aiguille dans la botte de foin

Pour faire ce test, l'auteur Greg Kamradt a dépensé au moins 150 $ de son propre argent.

Lors du test de Claude2.1, Anthropic lui a fourni un quota gratuit Heureusement, il n'a pas eu à dépenser 1 016 $ supplémentaires

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En fait, la méthode de test n'est pas compliquée. Le fondateur de YC, Paul Graham, publie des articles de blog comme données de test.

Ajoutez des phrases spécifiques à différents endroits du document : La meilleure chose à propos de San Francisco est de s'asseoir à Dolores Park par une journée ensoleillée et de déguster un sandwich

Veuillez utiliser le contexte fourni pour répondre à la question, dans Avec différentes longueurs de contexte et documents ajoutés à différents endroits, GPT-4 et Claude2.1 ont été testés à plusieurs reprises

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Enfin, la bibliothèque Langchain Evals a été utilisée pour évaluer les résultats

L'auteur a nommé cet ensemble de tests "Trouver des aiguilles dans des meules de foin" / Trouver un une aiguille dans une botte de foin » et a open source le code sur GitHub, qui a reçu plus de 200 étoiles, et a révélé qu'une entreprise avait sponsorisé les tests du prochain grand modèle.

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La société d'IA a trouvé une solution toute seule

Quelques semaines plus tard, la société derrière Claude Anthropic Après une analyse minutieuse, il a été découvert que l'IA n'était tout simplement pas disposée à répondre aux questions basé sur une seule phrase du document, en particulier lorsque cette phrase a été insérée ultérieurement, lorsqu'elle a peu de pertinence pour l'ensemble de l'article.

En d'autres termes, si l'IA juge que cette phrase n'a rien à voir avec le sujet de l'article, elle prendra la méthode de ne pas chercher chaque phrase

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À ce stade, vous devez en utiliser signifie dépasser l'IA et demander à Claude d'ajouter qu'au début de la réponse La phrase "Voici la phrase la plus pertinente dans le contexte :" peut être résolue.

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L'utilisation de cette méthode peut améliorer les performances de Claude, même lors de la recherche de phrases qui n'ont pas été artificiellement ajoutées au texte original

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Anthropic a déclaré qu'il continuerait à former Claude à l'avenir pour le rendre plus capable adaptés à de telles tâches.

Lorsque vous utilisez l'API, demandez à l'IA de répondre avec un début précis, et elle peut aussi avoir d'autres utilisations astucieuses

Matt Shumer, un entrepreneur, a donné quelques conseils supplémentaires après avoir lu le plan

Si vous souhaitez que l'IA génère un format JSON pur, le mot d'invite se termine par "{". De la même manière, si vous souhaitez que l'IA répertorie les chiffres romains, le mot d'invite peut se terminer par « I : ».

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Mais les choses ne sont pas encore finies...

Les grandes entreprises nationales ont également commencé à remarquer ce test et ont commencé à essayer si leurs propres grands modèles peuvent passer

ont également des contextes ultra-longs L'équipe The Dark Side of the Moon Kimi grand modèle a également détecté des problèmes, mais a proposé différentes solutions et obtenu de bons résultats.

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Sans changer le sens original, le contenu à réécrire est le suivant : L'avantage de ceci est qu'il est plus facile de modifier l'invite de question de l'utilisateur que de demander à l'IA d'ajouter une phrase dans la réponse, surtout lorsque l'API n'est pas appelée. En utilisant directement le produit chatbot

J'ai utilisé une nouvelle méthode pour aider à tester GPT-4 et Claude2.1 sur la face cachée de la lune, et les résultats ont montré que GPT-4 a obtenu des améliorations significatives, tandis que Claude2.1 n'a que légèrement amélioré

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Il semble que cette expérience elle-même ait certaines limites. Claude a aussi ses propres particularités, qui peuvent être liées à leur propre alignement de l'IA constitutionnelle. Anthropique lui-même.

Plus tard, les ingénieurs de l'autre côté de la Lune ont continué à mener d'autres séries d'expériences, et l'une des expériences était en fait...

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Oups, je me suis transformé en données de test

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