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花7000块实测Claude2.1 - 200K Token的超大杯效果究竟怎么样?

39 2024-09-29

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查看原文:花7000块实测Claude2.1 - 200K Token的超大杯效果究竟怎么样?
文章来源:
数字生命卡兹克
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文章摘要

摘要:

昨日,创新的AI模型Claude2.1正式发布,仅对API用户开放,带来新的功能和显著提升。本次更新的亮点是200K Tokens的上下文窗口,用于改善模型的记忆能力和减少幻象率,同时推出了一个新的测试功能“工具使用”。

200K Tokens上下文:

200K Tokens的上下文窗口是此次更新的核心亮点,提供了比以往模型4K Tokens上下文窗口大得多的容量,相当于470页PDF材料。这样的容量使得用户能够将整个代码库、技术文档、财务报表乃至完整的文学作品如《奥德赛》输入模型。

效果测试:

为了评估200K Tokens上下文窗口的实际效果,一位名为Greg Kamradt的用户进行了名为“大海捞针”的压力测试,花费了1016美金。该测试旨在检验模型从大量文本中检索信息的能力,尤其是信息在文档中的不同位置时的准确性。测试结果显示,仅当信息位于文档的顶部或底部时,Claude2.1才能准确回忆起来。

结论和建议:

测试得出的结论包括:减少上下文量可以提高模型的回忆能力;信息的位置很重要,置于文档开始和50%-100%文档深度区间的事实更容易被回忆。同时,提示工程对于提升检索准确性是至关重要的,建议用户对提示进行调整并进行A/B测试。

行业对比:

尽管Claude2.1推出了200K Tokens上下文窗口,但其检索成功率不如预期,尤其在总量达到100K Tokens后,成功率不足50%。与此同时,GPT4也发布了128K Tokens上下文窗口,其整体检索成功率较高,显示出在AI行业的领先地位。最终,虽然大容量对于AI模型是一个优势,但质量也需相匹配,仅有容量而缺乏质量是不够的。

额外信息:

对于希望获得高清测试图的读者,可以通过公众号私信获取。文章最后,作者也呼吁读者点赞、转发以支持其工作。

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