作者:Kyle Wiggers
Anthropic,这家仅次于OpenAI的第二大人工智能供应商,拥有一系列强大的生成式AI模型叫做Claude。这些模型可以完成各种任务,从图像描述和撰写邮件到解决数学和编程难题。
随着Anthropic的模型生态系统迅速发展,很难跟上各个Claude模型的功能。为此,我们制作了一份关于Claude的指南,并将根据新模型和升级情况进行更新。
Claude模型的名字来源于文学艺术作品:俳句、十四行诗和杰作。最新的有:
出人意料的是,Claude 3.5 十四行诗——这款“中端”模型——是目前最强大的 Claude 模型。一旦下一版.Opus(Claude 3.5 .Opus)发布,这种情况肯定会改变。
所有Claude模型都可以分析文本以及文档中的图片、图表、图形和工程技术图纸。这些模型具有标准的20万个token的上下文窗口,还可以遵循多步骤指令。使用工具例如股票行情跟踪器),并生成像这样的结构化输出格式JSON.
上下文窗口是指像Claude这样的模型在生成新数据之前可以分析的数据量,而令牌是原始数据划分的小部分(比如单词“fantastic”中的音节“fan”,“tas”,和“tic”)。二十万个令牌相当于大约十五万字或六百页的长篇小说。
与许多大型生成式AI模型不同,Anthropic的模型无法访问互联网,这意味着它们不擅长回答有关当前事件的问题。此外,这些模型也无法生成图片——只能生成简单的线图。
关于Claude模型的主要区别,Claude 3.5 Sonnet比Claude 3 Opus更快,并且能更好地理解微妙和复杂的指令。而Haiku在处理复杂提示时存在困难,但它是在这三个模型中最快的。
Claude 模型可通过Anthropic的API和管理平台(如)获取。亚马逊云科技Bedrock和谷歌云的 Vertex AI.
这里是有数公司API定价:注意,"Anthropic"通常指的是美国的一家公司,此处可能需根据具体语境调整译名。若确实指的是该公司但希望使用通用名称,可译为“有数公司”;若需要保留原名,则输出“ Anthropic API定价”。由于没有更多上下文信息,这里采取直接翻译方式。如果有特定要求,请告知。在此情况下,保持原文更合适: Anthropic API定价:
Anthropic提供提示缓存和批量处理以实现额外的运行时节省。
提示缓存允许开发人员存储特定的“提示上下文”,这些上下文可以在对模型的 API 调用之间重复使用,而批处理过程则异步处理低优先级(因此成本更低)的模型推理请求。
对于希望通过网页、Android和iOS应用与Claude模型进行简单交互的个人用户和公司,Anthropic提供了一个包含速率限制和其他使用限制的免费Claude计划。
升级到公司的其中一个订阅计划将取消这些限制并解锁新功能。当前的计划包括:
Claude Pro每月费用为20美元,提供5倍更高的速率限制、优先访问权限以及即将推出的功能预览。
以业务为中心的团队版本——每个用户每月费用为30美元——增加了控制账单和用户管理的仪表板,并且与代码库和客户关系管理平台(例如Salesforce)等数据仓库进行了集成。一个开关可以启用或禁用引用来验证AI生成的说法。(像所有模型一样,Claude幻觉偶尔。
Pro和Team订阅用户都可以使用Projects功能,该功能将Claude的输出与知识库相连接,这些知识库可以是风格指南、访谈记录等。这些客户以及免费层级的用户还可以访问Artifacts,在这个工作空间中,用户可以编辑和添加由Claude生成的内容,如代码、应用程序、网站设计和其他文档。
对于需要更多功能的客户,我们提供Claude Enterprise服务。该服务允许公司上传自有数据到Claude,以便Claude能够分析这些信息并回答相关问题。此外,Claude Enterprise还配备了更大的上下文窗口(50万个令牌)、GitHub集成以供工程团队将他们的GitHub仓库与Claude同步,并且还包括项目和工件功能。
和所有生成式AI模型一样,使用Claude也存在风险。
模型偶尔会在总结时犯错误或者回答问题由于他们的倾向倾向于幻觉它们还接受了公共网络数据的训练,其中一些可能是受版权保护或受到限制许可的数据。Anthropic以及其他许多人工智能供应商认为 rằng原文中的部分内容似乎是俄文或其他非英文内容,因此我将只翻译确认为英文的部分,并保留其余部分: 它们还接受了公共网络数据的训练,其中一些可能是受版权保护或受到限制许可的数据。Anthropic以及其他许多人工智能供应商认为合理使用教义保护他们免受版权索赔。但这并没有阻止数据所有者来自 提起诉讼.
Anthropic提供政策为了保护某些客户免受因合理使用挑战而引发的法庭诉讼。然而,它们并没有解决在未经许可的情况下使用以数据训练的模型所引起的伦理困境。
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