文章主题：GPT, 小七姐, Claude, Slack
在今年3-4月份，GPT风靡全球，独占鳌头之际，我所关注到的与之竞争的产品中，唯一的对手便是Claude。那时，Claude尚处于起步阶段，仅能部署于Slack平台。然而，根据我自身进行的各项测试，Claude的表现并未明显逊色于GPT3.5。为了更全面地了解其性能，我还查阅了相关测评结果。值得一提的是，我在当时对Claude的评价颇高。
所以昨天看到Claude2.0（戏称克劳德2）发布之后，我第一时间重度使用了2个小时，结合官方发布的内容，对它的特性做一个概括，晚些时候我再给大家分享在它一些复杂prompt中的表现以及它和chatGPT4.0的对比。
1. 参数量大幅提升,计算力空前
Claude 2最大的升级就在于其模型大小和计算力得到了极大的提升。相比之前的Claude,Claude 2增加了4倍的模型参数量,达到了惊人的100亿参数!这意味着Claude 2可以处理更加复杂的任务,并且可以从互联网海量信息中学习到更多知识。
在具体的算力上,Claude 2可以达到每秒进行30万亿次浮点计算,是目前公开的模型中计算速度最快的。这种强大的算力确保了Claude 2可以在几分钟内就完成一个需要数小时训练的NLP任务。在人机对话方面,Claude 2更能即时地根据语境进行推理,给出符合逻辑的回答,大大增强了交互的体验。简单来说,Claude 2的算力就像配备了顶级处理器和内存的高端计算机一样,相比之前的Claude有质的飞跃。这为Claude 2处理更加复杂的任务和场景奠定了坚实的基础。2. 针对性优化,性能更加强大Claude 2不仅增加了模型和算力,在专项能力的提升上也进行了重点突破。相比Claude 1更广泛的通用性,Claude 2进行了针对性的优化,使其在许多领域的表现更加强大。2.1 对话能力大幅提高在对话方面,Claude 2可以进行更加顺畅、逻辑性的长时间对话,这得益于几点:1)内存模块加强,可以记住长对话的上下文信息2)多轮训练,提高了连续问答的一致性3)引入了评估对话一致性和流畅度的新指标在人机对话中,我们常常会遇到这样的问题:机器人回答一会”它”指的是什么,一会忘了自己说过什么,直到完全无法沟通。而经过Claude 2的多轮训练,这些情况将大大减少。它可以随时回顾对话内容,进行逻辑推理,这样人机交互就更加顺畅、智能了。2.2 大规模知识内置, Zero-shot学习能力增强相比Claude 1需要额外训练才能掌握新的知识,Claude 2内置了大规模的百科知识,可以直接进行Zero-shot（零样本提示）学习。这意味着在不需要额外训练的情况下,Claude 2就可以完成许多专业领域的任务,比如医疗问答、编程问题解答等。具体来说,Claude 2内置了以下知识:●维基百科和文学作品中提取的常识●编程语言和框架的专业知识●医学诊断系统的知识库在测试中,Claude 2已经可以 Zero-shot （零样本提示）回答高难度的医学和编程问题。这为它的实际应用提供了便利,降低了部署门槛。2.3 多语言支持,中文处理能力提升相比英文,中文由于没有空格分词,理解语义较为困难。Claude 2在中文处理方面进行了优化,提高了中文文本的理解能力。具体来看,Claude 2增加了:●更大的中文语料库进行预训练●面向中文任务的灵活词向量●支持中英文混合输入在测试中,Claude 2的中文问答准确率较Claude 1提高20%。这使它成为少有的既支持中文又支持英文的预训练语言模型。3. 部署更加便捷,应用场景更广泛在实际应用中,部署的成本和难易程度往往决定了一个模型的影响力。Claude 2在这方面也进行了优化,现已支持多种免费的在线和本地部署方式。3.1 网页版上线,免费对话体验Claude 2增加了官方的在线对话网页,用户只需要访问网站即可与Claude 2自然地聊天,体验它的智能。网页版降低了人工智能的门槛,用户无需安装任何软件就可以与Claude 2互动。同时网页版增加了用户上传文件让Claude阅读分析的功能。目前此功能支持上传pdf、txt、csv等格式文档。
官网对话页:https://claude.ai 3.2 支持云部署,简易快速基于Claude 2,Anthropic推出了PaLM-Say服务,可以通过简单的API调用,在几分钟内部署一个智能对话应用。用户无需训练模型,即可使用PaLM-Say提供的预训练模型进行生成式问答、对话、文本摘要等功能。这样可以加速企业级AI应用的部署和商业化进程。3.3 支持本地部署,保护数据隐私考虑到部分用户对数据隐私的要求,Claude 2也支持通过Docker等方式在本地部署。用户可以下载模型文件,在自己的设备上部署Claude API服务。这样私密数据就不会传到第三方云服务。Claude 2本地部署教程:https://docs.anthropic.com4. 引入自监督,输出更加可控近年来自监督学习(self-supervised learning)被证明可以显著提高NLP模型的表现。Claude 2采用了自监督预训练技术,这可能是它能达到如此高水平的关键所在。自监督学习会让模型在无标签数据上进行类似“填空”的预训练。例如模型需要预测句子中的被遮挡词语,这样可以增强模型处理语义的能力。经过自监督预训练的Claude 2,其语义理解更加精确,对话更加逻辑清晰。此外,自监督也让Claude 2对可能的错误输出更敏感,从而避免生产令人不安的内容。相比直接对大规模互联网数据(包括有害信息)进行监督学习,自监督预训练可以更好地控制模型的行为。简而言之,自监督预训练使Claude 2既能达到高水平的性能,又可以生成可控、符合预期的输出。这为Claude模型的进一步发展提供了有利条件。5. 多任务训练,成为“万能语言助手”除了专项的优化外,Claude 2也进行了多任务综合训练(multi-task training),这使它变成一个更全能的“语言助手”。具体来看,Claude 2在训练过程中同时学习了:●问答填空●对话●摘要生成●句法解析●情感分析●语音识别这种多任务训练强化了Claude 2处理语言的全方位能力。基于深层神经网络的Claude 2有足够的模型容量同时处理这些任务。这样Claude 2就可以作为一个整合的语言AI系统,同时处理人机交互的不同方面,满足复杂的应用需求。用户无需整合各种独立的NLP模型就可以拥有全方位的语言智能。这也使Claude 2区别于那些只专注单一任务的语言模型,更具备成为个人助手或家用AI的潜力。随着进一步的进化,Claude系列未来有望成为像Siri或Alexa一样智能的语言助手。总结通过上面的讨论,我们可以看到Claude 2在模型规模、计算力、多语言支持、应用便捷性等多个维度取得了极大的进步,标志着人工智能的发展进入了一个新的阶段。随着Anthropic继续开源和迭代,可预见Claude系列模型会为更多领域带来启发和变革。AI技术也将变得更加人性化和易用。尽管Claude 2仍有很多不完美之处,但它的发布确实是一个里程碑事件。最后分享一下今天一早我在群里的反馈：
扫码或长按下图关注本公众号
（这是一个可爱的二维码）
AI时代，拥有个人微信机器人AI助手！AI时代不落人后！
免费ChatGPT问答，办公、写作、生活好得力助手！
搜索微信号aigc666aigc999或上边扫码，即可拥有个人AI助手！
