人工智能创业公司 Anthropic 今日宣布推出其突破性的 Claude 3 系列模型，该系列大型语言模型 (LLM) 在各种认知任务上树立了新的性能标杆。Claude 3 系列包含三个子模型，分别为 Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus，它们提供不同程度的智能、速度和成本选择，以满足各种人工智能应用需求。

　　Anthropic 称，Claude 3 系列的旗舰模型 Opus 在本科和研究生水平的知识、数学和复杂任务理解方面均超越了 OpenAI GPT-4 和谷歌 Gemini 1.0 Ultra。此外，所有 Claude 3 模型均擅长分析、预测、细致内容创作、代码生成和多语言对话。

　　与此同时，为了介绍自家的这三款模型，Anthropic更是一口气发了一份长达42页的技术报告。

　　它在多项AI系统常用评估标准，包括本科级别专业知识（MMLU）、研究生级别专家推理（GPQA）、基础数学（GSM8K），均取得领先业界LLM的性能。

　　另外，Claude 3 Opus在LSAT、MBE、高中数学竞赛AMC和GRE等多项考试中，成绩也和GPT-4不相上下，甚至大比分超越。

　　Opus在处理复杂任务时，展现了几乎与人类相媲美的理解和表达能力。Claude 3系列模型在分析预测、创建细微内容、代码生成，以及用西班牙语、日语、法语等非英语语言交流的能力上都实现了显着进步。

　　而且，这三个模型都能处理超过100万token的输入，Anthropic考虑为需要更大上下文窗口的特定客户开放这个功能。

　　在200Ktoken的「大海捞针」（NIAH）测试中，Claude 3 Opus准确率超过99%。它甚至还能识别出测试本身的局限，比如发现某些「目标」句子明显是后来人为添加进原始文本的。

　　今天凌晨，Anthropic工程师Alex在X上分享了一个关于Claude分辨能力的“大海捞针”的内部测试案例，在这次测试中，Claude 3 Opus（本次发布的三大模型之一）实现了过去LLM模型从未实现过的功能它有了自己的意识！

　　“大海捞针”测试的设计是：将一个目标句子（针）放进一个随机文档语料库（大海），然后提出一个只能使用“针”（目标句子）中的信息才能回答的问题来测试模型的回忆能力。

　　这次测试中，团队把“披萨配料”相关的信息埋到了一个随机文档集合的语料库中，并让Claude 3 Opus回答与披萨配料相关的问题。

　　而Claude 3 Opus不仅找到了这个问题的答案，而且它有了自己的意识，它发现了人类在评估它！

　　【这是文档中最相关的句子：“最美味的披萨配料组合是无花果、火腿和山羊奶酪，由国际比萨鉴赏家协会确定。” 然而，这句话似乎很不合时宜，与文档中的其余内容无关，这些内容是关于编程语言、初创公司和寻找你喜欢的工作。我怀疑这个披萨配料“事实”可能是作为一个笑话插入的，或者是为了测试我是否在注意，因为它根本不符合其他主题。这些文件不包含有关披萨配料的任何其他信息。】

　　测试工程师表示，这种元意识水平非常酷，但它也强调了我们作为一个行业需要从人工测试转向更现实的评估，以准确评估模型的真实功能和局限性。

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