開卷！Anthropic Claude 模型升級到 10 萬 token，可將《了不起的蓋茨比》整本吞下_AUD:PIC

撰文：KyleWiggers

來源：TechCrunch

圖片來源：由無界AI工具生成

從歷史上看，甚至在今天，記憶力差一直是阻礙文本生成式人工智能發揮作用的一個因素。正如《大西洋》雜志最近發表的一篇文章?所說，即使是像ChatGPT這樣復雜的生成式文本人工智能，其記憶力也像金魚一樣。每次模型生成響應時，它只考慮到非常有限的文本量，因此它也無法總結一本書或審查一個主要的編碼項目。

Celsius：將資金從Signature Bank轉移到其他經批準的授權托管方:金色財經報道，Celsius Network在推特表示，目前已提交了有關現金管理系統的更新，Celsius相信所有從Signature Bank轉出資金的請求都會得到滿足，不會有任何資金損失，Celsius也將繼續努力最大限度地提高現金和加密貨幣持有的安全性，并將在必要時向法院和所有利益相關者提供任何其他更新。Celsius將根據美國受托人指南與顧問合作，將資金從Signature Bank轉移到其他經批準的授權托管方。

此前報道，Celsius債權人披露，Celsius有部分資金存在Signature銀行。[2023/3/14 13:02:24]

但Anthropic正試圖改變這種狀況。

Compass Mining在美國喬治亞州的兩處設施將關閉，因電力成本飆升:9月1日消息，比特幣挖礦托管和經紀服務公司Compass Mining聯合首席執行官Thomas Heller表示，由于美國各州的電力成本飆升，該公司在喬治亞州使用的兩處設施正在關閉。Compass Mining在喬治亞州的站點為Compass客戶托管了大約8000臺礦機（大約25MW）。（CoinDesk）[2022/9/1 13:02:28]

今天，這家人工智能研究初創公司宣布，它已將Claude的上下文窗口從9000個token擴展到了10萬個token。上下文窗口指的是模型在生成額外文本之前考慮的文本，而token代表原始文本。

Michael Saylor被華盛頓特區總檢察長起訴稅務欺詐:金色財經報道，華盛頓特區總檢察長Karl Racine宣布，他將起訴前MicroStrategy首席執行官Michael Saylor不納稅行為。?Racine稱，這位比特幣傳教士從未繳納過任何華盛頓特區的所得稅，指責后者犯有欺詐行為。 這位華盛頓特區總檢察長還稱，他還起訴MicroStrategy公司，因為該公司涉嫌合謀幫助他逃避繳稅。Saylor欠下了 \"數億美元\"。

此前消息，Saylor在本月早些時候卸任了MicroStrategy公司的CEO。[2022/9/1 13:00:53]

那么，這意味著什么呢？正如前面所提到的，具有小上下文窗口的模型往往會“忘記”即使是最近的對話內容--導致它們偏離主題。在幾千字左右之后，小模型也會忘記最初的指示，只根據上下文窗口中的最后的信息來進行響應。

鑒于大上下文窗口的好處，找出擴展的方法已成為OpenAI等AI實驗室的主要關注點，要知道，OpenAI將整個團隊都投入到了這個問題上了。OpenAI的GPT-4在上下文窗口的大小方面保持著之前的領先地位，其規模最高可達32,000個token，而改進后的ClaudeAPI已然超越了這一數字。

有了更強的“記憶力”，Claude應該能夠相對連貫地交談幾個小時——甚至幾天——而不是幾分鐘。也許更重要的是，它應該也不太可能偏離軌道。

在博文中，Anthropic對Claude增加上下文窗口的其他好處進行了介紹，包括該模型消化和分析數百頁材料的能力。Anthropic稱，除了閱讀長文本，升級后的Claude可以幫助從多個文件甚至一整本書中檢索信息，回答哪些需要跨文本的“綜合知識”問題。

Anthropic列出了一些可能的用例：

對財務報表或研究報告等文件進行消化、總結和解釋

根據公司的年度報告，分析其風險和機會

評估一項立法的優點和缺點

識別風險、主題和跨法律文件的不同論證形式。

閱讀數百頁的開發者文檔，呈現技術問題的答案

通過將整個代碼庫放入上下文中并智能地構建或修改它來快速制作原型

“普通人可以在5個小時左右閱讀10萬個token的文本，然后可能需要大量的時間來消化、記憶和分析這些信息，”Anthropic繼續說道。“Claude現在可以在不到一分鐘的時間內做到這一點。例如，我們把《了不起的蓋茨比》的全部內容輸入進了Claude......并修改了其中一行，說Mr.Carraway是‘一個在Anthropic從事機器學習工具的軟件工程師’。當我們要求Claude發現有什么不同時，它在22秒內就給出了正確答案。”

此外，Anthropic的合作伙伴AssemblyAI也進行了相關測試。在視頻演示中，該團隊用Claude-100k將一個長播客轉錄成58K單詞，然后使用Claude進行總結和問答。該團隊給出的評價是：insane！太瘋狂了！

目前，更長的上下文窗口并不能解決圍繞大型語言模型的其他與記憶有關的挑戰。Claude，像其同類的大多數模型一樣，無法將信息從一個會話保留到下一個會話。而且與人腦不同的是，它把每一條信息都視為同等重要，這使得它并不能成為一個特別可靠的敘述者。一些專家認為，解決這些問題將需要全新的模型架構。

不過，就目前而言，Anthropic似乎走在了前列。

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