Anthropic hat kürzlich ein umfangreiches Update für seine Konsole (Console) herausgebracht und einen Prompt-Wort-Optimierer und Beispielverwaltungsfunktionen eingeführt, um Entwicklern dabei zu helfen, zuverlässige KI-Anwendungen einfacher zu erstellen. Die Redakteure von Downcodes nehmen Sie mit auf den Weg zu diesem Update, um zu sehen, wie es das Prompt Engineering vereinfacht und die Leistung von KI-Modellen verbessert.
Anthropic hat kürzlich ein wichtiges Update in seiner Konsole veröffentlicht, das Entwicklern neue Funktionen zur schnellen Wortoptimierung und Beispielverwaltung bietet. Dieses Upgrade wird Entwicklern dabei helfen, Best Practices für die schnelle Entwicklung einfacher anzuwenden und zuverlässigere KI-Anwendungen zu erstellen.
Die Qualität der Aufforderungswörter wirkt sich direkt auf den Ausgabeeffekt des KI-Modells aus. Die Best Practices für Aufforderungswörter variieren jedoch je nach Modellplattform und der Optimierungsprozess ist oft zeitaufwändig und mühsam. Um dieses Problem zu lösen, kann der von Anthropic eingeführte Prompt Word Optimizer automatisch fortschrittliche technische Technologie nutzen, um vorhandene Prompt Words zu verbessern. Er eignet sich besonders für die Optimierung von Prompt Words oder handgeschriebenen Prompt Words, die für andere KI-Modelle geschrieben wurden.
Konkret verwendet der Optimierer fünf Methoden, um die Wirkung von Aufforderungswörtern zu verstärken: Erstens führt er Kettendenken ein, damit Claude systematisch über das Problem nachdenken kann, bevor er reagiert. Zweitens konvertiert er Beispiele einheitlich in das XML-Format, um die Klarheit zu verbessern Der vierte Schritt besteht darin, die vorhandenen Beispiele mit Kettendenken anzureichern, um die Struktur zu optimieren und die Grammatik und Rechtschreibung zu korrigieren. Der letzte Schritt besteht darin, Assistenteninformationen vorab auszufüllen, um Claudes Verhalten zu steuern und Ausgabeformat.
Testdaten zeigen, dass dieses optimierte System die Genauigkeit im Multi-Label-Klassifizierungstest um 30 % erhöhte und bei der Textzusammenfassungsaufgabe eine Wortzählgenauigkeit von 100 % erreichte. Benutzer können auch Feedback zu den Optimierungsergebnissen geben, um den Prompt-Word-Effekt weiter zu verbessern.
Was die Beispielverwaltung betrifft, können Entwickler nun Beispiele in einem strukturierten Format direkt in der Workbench verwalten. Das System unterstützt das Hinzufügen klarer Eingabe-/Ausgabepaarungsbeispiele und die Bearbeitung vorhandener Beispiele, um die Antwortqualität zu verbessern. Für Aufforderungswörter ohne Beispiele kann Claude auch automatisch synthetische Beispiel-Eingabe- und Ausgabeentwürfe generieren, was den gesamten Prozess vereinfacht.
Kapa.ai, ein bekanntes Technologieunternehmen, hat mithilfe dieses Optimierers mehrere wichtige KI-Workflows erfolgreich auf die Claude-Plattform migriert. Finn Bauer, Mitbegründer des Unternehmens, sagte: Der Prompt Word Optimizer von Anthropic hat unseren Migrationsprozess zu Claude3.5Sonnet rationalisiert und uns geholfen, schneller zur Produktion zu gelangen.
Derzeit stehen allen Anthropic Console-Benutzern der Prompt Word Optimizer, die Beispielverwaltung und die idealen Ausgabefunktionen zur Verfügung. Dieses System verbessert nicht nur die Genauigkeit, sondern gewährleistet auch die Konsistenz der Ausgabeformate, wodurch Claudes Fähigkeit, komplexe Aufgaben zu bewältigen, erheblich verbessert wird. Entwickler können in der offiziellen Anthropic-Dokumentation weitere Einzelheiten darüber erfahren, wie sie mit Claude Aufforderungswörter verbessern und bewerten können.
Referenz: https://www.anthropic.com/news/prompt-imrover
Alles in allem stellt das Update von Anthropic Entwicklern leistungsstarke Tools zur Verfügung, die die Effizienz und Zuverlässigkeit von Claude deutlich verbessern. Man geht davon aus, dass dieses Update die Weiterentwicklung von KI-Anwendungen vorantreiben wird. Der Herausgeber von Downcodes empfiehlt Ihnen, für weitere Details die offizielle Anthropic-Dokumentation zu besuchen.