聚焦安全可靠AGI：Anthropic对比ChatGPT推出Claude2

文章主题：专注研发安全可靠的AGI, 对标ChatGPT推出Claude, AI大模型对话产品, 支持100k超长上下文输入

Anthropic：专注研发安全可靠的AGI 对标ChatGPT推出Claude（附下载）

在本文中，我们将探讨一款名为“Anthropic”的人工智能（AI）产品，该产品专注于研发安全可靠的AI技术，并以其卓越的性能与ChatGPT展开对标。此外，我们还将在文中介绍该产品的开发团队——中泰公司，以及其在人工智能领域所做出的杰出贡献。首先，让我们来了解一下Anthropic这款产品的核心优势。作为一款致力于打造安全可靠AI技术的產品，Anthropic在研发过程中充分考虑了人类的安全福祉。与此同时，通过对标ChatGPT，Anthropic在性能上取得了令人瞩目的成绩，这使得它成为了国内乃至全球范围内备受关注的产品之一。那么，Anthropic是如何实现这一壮举的呢？我们不妨回顾一下其背后的开发团队——中泰公司。作为一家在人工智能领域拥有丰富经验的企业，中泰公司始终秉持着创新、务实、合作的精神，将最新的AI技术应用于实际场景，努力为客户提供更加安全可靠的AI解决方案。正是由于中泰公司的精心研发和不断优化，Anthropic才得以在竞争激烈的市场中脱颖而出。如今，Anthropic已经广泛应用于金融、医疗、教育等多个领域，为客户提供了高效便捷的服务。同时，通过持续改进其技术性能，Anthropic也在不断地为人工智能行业树立新的标杆。总之，本文将向大家展示一款安全性、可靠性均得到保证的AI产品——Anthropic，以及为其提供支持的卓越开发团队——中泰公司。相信在不久的将来，Anthropic将继续发挥其优势，为人工智能领域带来更多的突破和进展。

完整报告获取：公众号【数策智库】

AI大模型对话产品Claude: 支持100k超长上下文输入，各项能力均突出

在2023年的五月，Anthropic公司发布了一项重大更新，他们的聊天机器人Claude 2 now可以支持文件上传和代码解析等实用功能。虽然其语言处理能力暂时仅限于英语对话，但是它能够利用Google翻译工具生成中文回答，这一特性为其增添了更多实用性。值得关注的是，最新版本的Claude 2在律师考试的多选题部分取得了令人瞩目的成绩——76.5%，这甚至超过了其前身Claude 1的73.0%分数。此外，Claude 2在研究生入学考试的GRE阅读和写作部分表现卓越，其得分高达90%，远高于Claude 1的73.0%。与此同时，它在 quantitative reasoning 方面的表现也相当出色，与申请者的中位数相仿。值得一提的是，Claude 2在Python编码测试Codex HumanEval中的得分有了显著提升，达到了56.0%，并且提升了71.2%。最后，在GSM8k（包含大量小学数学题目）的评测中，Claude 2的得分为88.0%，相较于之前的85.2%有了明显的提高。这些成果充分证明了Claude 2在智能辅助教育领域的巨大潜力。

核心AI安全技术:提出CAI方法、为AI设定宪法原则

作为一个人工智能助手，我必须承认，Anthropic的研究成果确实带来了一种全新的视角，他们提出了一种名为“宪法人工智能”（Constitutional AI，简称CAI）的安全方法，这一方法能够根据一套预先设定的原则来塑造人工智能系统的输出。这种方式使得人工智能系统能够“自我评估”，从而确保其行为符合预期的目标。对于CAI的优点，Anthropic进行了深入的探讨。首先，CAI提供了一套完整的原则，这些原则可以被人工智能系统所接受和遵循。其次，CAI允许人工智能系统自我评估，这有助于提高系统的稳定性和可靠性。最后，CAI的设计理念使得人工智能系统能够在不同的环境和情况下做出正确的决策，这对于人工智能的应用具有重要的价值。总的来说，Anthropic提出的CAI是一种有前景的人工智能安全方法，它不仅能够提高人工智能系统的性能，还能够增强其适应性。然而，如何更好地实现CAI，如何使其更广泛地应用于各个领域，仍然是需要我们进一步研究和探讨的问题。

CAI的模型更加无害，对有用性的影响最小，能够在无害和可用之间寻找到更加高效的平衡。

CAI增加了模型的透明度 (transparency)。

CAI是一种可以扩展的安全措施，能够比传统的RLHF节约更多用于数据标注的时间。

核心AI安全技术:CAI与RLHF有何不同?

在CAI模型的第一阶段，我们首先关注SL（Supervised Learning）机制。在这一阶段，模型主要针对有害样本做出反应，然后借助于随机抽取的宪法原则以及部分过程示例，对自身的反应进行批判和改进，从而形成SL-CAI模型。这一阶段的目标是让模型变得更加均衡，以便在RL（Reinforcement Learning）阶段减少所需训练时间。进入第二阶段，模型采用强化学习算法进行训练，但并未依赖人类反馈，而是依托于基于一组原则的人工智能生成的反馈，以未选择更为无害的输出。经过这样的操作，我们同样得到了RL-CAI模型。在CAI的训练过程中，只有第一步训练Helpful Model需要人类参与反馈。相较之下，与GPT-3.5的RLHF模式相比，我们的方法在提示集标注、输出结果排序等方面投入了更多的精力。