


Sehen Sie sich „Harry Potter' in einer Sitzung an: KI-Großmodell „Quantum Speed Reading', eine Minute entspricht fünf menschlichen Stunden
In letzter Zeit war OpenAI mit seinen Modellen der GPT-Serie und ChatGPT die meistgesehene Forschungseinrichtung. Doch in den letzten zwei Jahren rückte ein KI-Start-up in alle Blicke. Dieses Unternehmen heißt Anthropic. Es konzentriert sich auf die Entwicklung allgemeiner KI-Systeme und Sprachmodelle und verfolgt das Konzept der verantwortungsvollen KI verwenden.
Ich frage mich, ob Sie sich noch an den kollektiven Rücktritt der Kernmitarbeiter von OpenAI Ende 2020 erinnern. Damals sorgte dieser Vorfall für großes Aufsehen im KI-Kreis. Anthropic wurde von diesen verstorbenen Mitarbeitern gegründet, darunter Dario Amodei, ehemaliger Vizepräsident für Forschung bei OpenAI, Tom Brown, der Erstautor des GPT-3-Papiers, und andere.
Im Januar dieses Jahres hatte Anthropic über 700 Millionen US-Dollar an Finanzmitteln eingesammelt, wobei die letzte Finanzierungsrunde einen Wert von 5 Milliarden US-Dollar hatte. Gleichzeitig entwickelte das Unternehmen zwei Monate nach der Veröffentlichung von ChatGPT schnell Claude, ein künstliches Intelligenzsystem, das seinen alten Club ChatGPT vergleicht.
Claude-Anwendungszugriffsadresse: https://www.anthropic.com/earlyaccess
Claude verwendet einen von Anthropic entwickelten Mechanismus namens „Constitutional AI“. „basierter“ Ansatz, um KI-Systeme an menschlichen Absichten auszurichten.
Claude kann Aufgaben wie Zusammenfassung, Suche, Unterstützung bei der Erstellung, Fragen und Antworten, Codierung usw. erledigen. Basierend auf dem Benutzer-Feedback ist die Wahrscheinlichkeit geringer, dass Claude schädliche Inhalte erzeugt, es ist einfacher, Gespräche zu führen und leichter zu kontrollieren. Darüber hinaus kann Claude anhand von Anweisungen seine Persönlichkeit, seinen Ton und sein Verhalten bestimmen.
Allerdings hat Anthropic nicht viele technische Details zu Claude bereitgestellt, aber die Technologie hinter Claude wird im Artikel „Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback“ beschrieben.
Papieradresse: https://arxiv.org/pdf/2212.08073.pdf
Bereits im Januar testeten Forscher die maximale Textmenge, die Claude auf einmal verarbeiten kann, und zeigten, dass Claude dies kann Informationen von 8k-Tokens abrufen.
Vor nicht allzu langer Zeit, an diesem Donnerstag, hat Anthropic 100.000 Kontextfenster gestartet. Es erweitert Claudes Kontextfenster von 9.000 Token auf 100.000, was 75.000 Wörtern entspricht. Das bedeutet, dass Unternehmen Claude Hunderte von Seiten an Material zum Verarbeiten und Interpretieren übermitteln können und Gespräche mit ihm Stunden oder sogar Tage dauern können. 100.000 Kontextfenster sind jetzt über die Anthropic API zugänglich.
Claude Evolution: Echtes „KI-Quantengeschwindigkeitslesen“
Laut wissenschaftlicher Forschung können normale Menschen 100.000 Token in etwa 5 Stunden lesen und es kann länger dauern, diese Informationen zu verarbeiten, zu merken und zu analysieren.Jetzt kann Claude dies in weniger als 1 Minute erledigen.
Allgemeine Berechnungen für Kontextfenster. Anthropic hat zunächst den gesamten Text von „The Great Gatsby“ in Claude-Instant geladen (72.000 Token, Claude hat zwei Versionen, Claude und Claude Instant, Claude ist das fortschrittlichste Hochleistungsmodell, während Claude Instant leichter, billiger, schnellere Option) und änderte die Zeile „Mr. Carraway ist ein Softwareentwickler, der bei Anthropic an maschinellem Lernen arbeitet.“ Als Anthropic das Modell aufforderte, Unterschiede zum Originaltext zu finden, gab es innerhalb von 22 Sekunden die richtige Antwort. Neben dem Lesen langer Texte hilft Claude auch beim Abrufen von Informationen aus Dokumenten und kommt so dem Geschäftsbetrieb zugute . Benutzer können mehrere Dokumente oder sogar ein Buch in die Eingabeaufforderung einfügen und Claude dann eine Frage stellen (was eine umfassende Wissensanalyse vieler Teile des Textes erfordert). Bei komplexen Problemen kann dies wesentlich effizienter sein als auf der Vektorsuche basierende Methoden. Claude kann den Anweisungen des Benutzers folgen und die gesuchten Informationen zurückgeben, genau wie ein menschlicher Assistent. Anthropic fügte dann die Entwicklerdokumentation des umfangreichen Sprachintegrationstools LangChain API (240 Seiten) in das Modell ein und gab dann als Antwort auf die gestellten Fragen eine LangChain-Demo unter Verwendung des Anthropic-Sprachmodells. Mittlerweile können 100.000 Token in etwa 6 Stunden Audio umgewandelt werden. AssemblyAI hat dies hervorragend demonstriert, indem es einen langen Podcast in fast 58.000 Wörter transkribiert und dann Claude für zusammenfassende Zusammenfassungen und Fragen und Antworten verwendet hat. Bildquelle: AssemblyAI Zusammengefasst können Benutzer mit 100.000 Kontextfenstern Folgendes tun: Forschungsarbeiten; Quelle: Twitter @nathanwchan Was den Preis angeht, sagte Anthropic-Techniker Ben Mann, dass der Millionen-Token-Preis von 100K Context Windows derselbe ist wie bei früheren Modellen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSehen Sie sich „Harry Potter' in einer Sitzung an: KI-Großmodell „Quantum Speed Reading', eine Minute entspricht fünf menschlichen Stunden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Fügen Sie einer vorhandenen Tabelle in SQL neue Spalten hinzu, indem Sie die Anweisung für die Änderung Tabelle verwenden. Zu den spezifischen Schritten gehören: Ermittlung des Tabellennamens und Spalteninformationen, Schreiben von Alter Tabellenanweisungen und Ausführungsanweisungen. Fügen Sie beispielsweise eine E -Mail -Spalte in die Tabelle der Kunden hinzu (VARCHAR (50)): Änderung der Tabelle Kunden addieren Sie E -Mail -Varchar (50).

Die Syntax zum Hinzufügen von Spalten in SQL ist Alter table table_name add column_name data_type [nicht null] [Standard default_value]; Wenn table_name der Tabellenname ist, ist Column_Name der neue Spaltenname, Data_Type ist der Datentyp, nicht null Gibt an, ob Nullwerte zulässig sind, und Standard Standard_Value gibt den Standardwert an.

Tipps zur Verbesserung der SQL -Tabellenlösungsleistung: Verwenden Sie die Truncate -Tabelle anstelle des Löschens, löschen Sie den Speicherplatz und setzen Sie die Identitätsspalte zurück. Deaktivieren Sie fremde Schlüsselbeschränkungen, um die Kaskadierung der Löschung zu verhindern. Verwenden Sie Transaktionskapselungsvorgänge, um die Datenkonsistenz sicherzustellen. Batch löschen Big Data und begrenzen Sie die Anzahl der Zeilen durch die Grenze. Bauen Sie den Index nach dem Löschen neu auf, um die Effizienz der Abfrage zu verbessern.

Legen Sie den Standardwert für neu hinzugefügte Spalten fest, verwenden Sie die Anweisung für die Änderung der Tabelle: Hinzufügen von Spalten angeben und den Standardwert: Alter Table table_name hinzufügen column_name data_type Standard default_value; Verwenden Sie die Einschränkungsklausel, um den Standardwert anzugeben: Alter Table Table_Name add Column_Name Data_type Einschränkung default_constraint default default_value;

Ja, mit der Anweisung Löschen kann eine SQL -Tabelle gelöscht werden. TABLE_NAME ERSETZEN AUS DER NAME DER TABELLE, DIE DELDET.

Um eine Datentabelle mithilfe von PHPMYADMIN zu erstellen, sind die folgenden Schritte unerlässlich: Stellen Sie eine Verbindung zur Datenbank her und klicken Sie auf die neue Registerkarte. Nennen Sie die Tabelle und wählen Sie die Speichermotor (innoDB empfohlen). Fügen Sie Spaltendetails hinzu, indem Sie auf die Taste der Spalte hinzufügen, einschließlich Spaltenname, Datentyp, ob Nullwerte und andere Eigenschaften zuzulassen. Wählen Sie eine oder mehrere Spalten als Primärschlüssel aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche Speichern, um Tabellen und Spalten zu erstellen.

Redis -Gedächtnisfragmentierung bezieht sich auf die Existenz kleiner freier Bereiche in dem zugewiesenen Gedächtnis, die nicht neu zugewiesen werden können. Zu den Bewältigungsstrategien gehören: Neustart von Redis: Der Gedächtnis vollständig löschen, aber den Service unterbrechen. Datenstrukturen optimieren: Verwenden Sie eine Struktur, die für Redis besser geeignet ist, um die Anzahl der Speicherzuweisungen und -freisetzungen zu verringern. Konfigurationsparameter anpassen: Verwenden Sie die Richtlinie, um die kürzlich verwendeten Schlüsselwertpaare zu beseitigen. Verwenden Sie den Persistenzmechanismus: Daten regelmäßig sichern und Redis neu starten, um Fragmente zu beseitigen. Überwachen Sie die Speicherverwendung: Entdecken Sie die Probleme rechtzeitig und ergreifen Sie Maßnahmen.

Das Erstellen einer Oracle -Datenbank ist nicht einfach, Sie müssen den zugrunde liegenden Mechanismus verstehen. 1. Sie müssen die Konzepte von Datenbank und Oracle DBMS verstehen. 2. Beherrschen Sie die Kernkonzepte wie SID, CDB (Containerdatenbank), PDB (Pluggable -Datenbank); 3.. Verwenden Sie SQL*Plus, um CDB zu erstellen und dann PDB zu erstellen. Sie müssen Parameter wie Größe, Anzahl der Datendateien und Pfade angeben. 4. Erweiterte Anwendungen müssen den Zeichensatz, den Speicher und andere Parameter anpassen und die Leistungsstimmung durchführen. 5. Achten Sie auf Speicherplatz, Berechtigungen und Parametereinstellungen und überwachen und optimieren Sie die Datenbankleistung kontinuierlich. Nur indem Sie es geschickt beherrschen, müssen Sie die Erstellung und Verwaltung von Oracle -Datenbanken wirklich verstehen.
