Anthropic は最近、コンソール (Console) にメジャー アップデートを行い、開発者が信頼性の高い AI アプリケーションをより簡単に構築できるようにすることを目的として、プロンプト ワード オプティマイザーとサンプル管理機能を開始しました。 Downcodes の編集者は、このアップデートを詳しく調べて、プロンプト エンジニアリングがどのように簡素化され、AI モデルのパフォーマンスが向上するかを確認します。
Anthropic は最近、コンソールで重要なアップデートを開始し、開発者にプロンプトワードの最適化とサンプル管理の新機能を提供しました。このアップグレードにより、開発者は迅速なエンジニアリングのベスト プラクティスをより簡単に適用し、より信頼性の高い AI アプリケーションを作成できるようになります。
プロンプトワードの品質は、AI モデルの出力効果に直接影響します。ただし、プロンプト ワードのベスト プラクティスはモデル プラットフォームによって異なり、最適化プロセスには時間と労力がかかることがよくあります。この問題点に対処するために、Anthropic が立ち上げたプロンプト ワード オプティマイザーは、高度なエンジニアリング テクノロジーを自動的に使用して、既存のプロンプト ワードや他の AI モデル用に書かれた手書きのプロンプト ワードを最適化するのに特に適しています。
具体的には、オプティマイザーはプロンプトワードの効果を高めるために 5 つの方法を使用します。1 つ目は、クロードが応答する前に問題を体系的に考えられるようにするための連鎖思考推論を導入します。2 つ目は、例を均一に XML 形式に変換してわかりやすくします。ステップは、新しい構造に準拠する連鎖思考で既存の例を強化することです。4 番目のステップは、プロンプトの単語を書き換えて構造を最適化し、文法とスペルを修正することです。最後のステップは、クロードの動作をガイドするアシスタント情報を事前に入力することです。そして出力形式。
テストデータは、この最適化されたシステムにより、マルチラベル分類テストの精度が 30% 向上し、テキスト要約タスクで 100% の単語カウント精度を達成したことを示しています。ユーザーは、最適化結果に関するフィードバックを提供して、プロンプトワードの効果をさらに向上させることもできます。
サンプル管理の点では、開発者はワークベンチで直接構造化フォーマットのサンプルを管理できるようになりました。このシステムは、明確な入力/出力ペアリングの例の追加と、応答品質を向上させるための既存の例の編集をサポートしています。例のないプロンプトワードの場合、Claude は合成例の入力および出力ドラフトを自動的に生成し、プロセス全体を簡素化することもできます。
有名なテクノロジー企業である Kapa.ai は、このオプティマイザーを利用して、複数の主要な AI ワークフローを Claude プラットフォームに移行することに成功しました。同社の共同創設者である Finn Bauer 氏は次のように述べています。Anthropic のプロンプト ワード オプティマイザーのおかげで、Claude3.5Sonnet への移行プロセスが合理化され、より早く本番環境に到達できるようになりました。
現在、プロンプト ワード オプティマイザー、サンプル管理、および理想的な出力機能は、すべての Anthropic Console ユーザーに公開されています。このシステムは精度を向上させるだけでなく、出力形式の一貫性を保証し、複雑なタスクを処理するクロードの能力を大幅に強化します。開発者は、Anthropic の公式ドキュメントを通じて、Claude を使用してプロンプトの単語を改善および評価する方法の詳細を学ぶことができます。
参考：https://www.anthropic.com/news/prompt-imrover
全体として、Anthropic のアップデートは、Claude の効率と信頼性を大幅に向上させる強力なツールを開発者に提供します。 このアップデートにより、AIアプリケーションのさらなる開発が促進されると考えられます。 Downcodes の編集者は、詳細については Anthropic の公式ドキュメントを参照することをお勧めします。