Anthropic은 최근 개발자가 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 보다 쉽게 구축할 수 있도록 돕기 위해 신속한 단어 최적화 기능과 샘플 관리 기능을 출시하는 콘솔(Console)에 주요 업데이트를 도입했습니다. 다운코드 편집자는 이 업데이트를 심층적으로 살펴보고 신속한 엔지니어링을 단순화하고 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 확인할 것입니다.
Anthropic은 최근 콘솔에서 중요한 업데이트를 출시하여 개발자에게 프롬프트 단어 최적화 및 샘플 관리에 대한 새로운 기능을 제공했습니다. 이번 업그레이드를 통해 개발자는 보다 쉽게 신속한 엔지니어링 모범 사례를 적용하고 보다 안정적인 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
프롬프트 단어의 품질은 AI 모델의 출력 효과에 직접적인 영향을 미칩니다. 그러나 프롬프트 단어에 대한 모범 사례는 모델 플랫폼에 따라 다르며 최적화 프로세스는 종종 시간이 많이 걸리고 힘든 작업입니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Anthropic에서 출시한 프롬프트 단어 최적화 프로그램은 자동으로 고급 엔지니어링 기술을 사용하여 기존 프롬프트 단어를 개선할 수 있습니다. 특히 다른 AI 모델용으로 작성된 프롬프트 단어나 손으로 쓴 프롬프트 단어를 최적화하는 데 적합합니다.
구체적으로, 옵티마이저는 프롬프트 단어의 효과를 높이기 위해 다섯 가지 방법을 사용합니다. 첫째, Claude가 응답하기 전에 문제에 대해 체계적으로 생각할 수 있도록 연쇄 사고 추론을 도입하고, 둘째, 명확성을 높이기 위해 예제를 XML 형식으로 균일하게 변환합니다. 단계는 새로운 구조에 맞는 연쇄적 사고로 기존 사례를 풍부하게 하는 것입니다. 네 번째 단계는 구조를 최적화하고 문법과 철자를 수정하기 위해 프롬프트 단어를 다시 작성하는 것입니다. 마지막 단계는 Claude의 행동을 안내하는 보조 정보를 미리 채우는 것입니다. 및 출력 형식.
테스트 데이터에 따르면 이 최적화된 시스템은 다중 라벨 분류 테스트에서 정확도를 30% 향상시켰고 텍스트 요약 작업에서 단어 수 정확도 100%를 달성한 것으로 나타났습니다. 사용자는 프롬프트 단어 효과를 더욱 향상시키기 위해 최적화 결과에 대한 피드백을 제공할 수도 있습니다.
예제 관리 측면에서 이제 개발자는 워크벤치에서 직접 구조화된 형식으로 예제를 관리할 수 있습니다. 시스템은 명확한 입력/출력 페어링 예제를 추가하고 기존 예제를 편집하여 응답 품질을 향상시키는 것을 지원합니다. 예시가 없는 즉각적인 단어의 경우 Claude는 합성 예시 입력 및 출력 초안을 자동으로 생성하여 전체 프로세스를 단순화할 수도 있습니다.
잘 알려진 기술 회사인 Kapa.ai는 이 옵티마이저의 도움으로 여러 주요 AI 워크플로우를 Claude 플랫폼으로 성공적으로 마이그레이션했습니다. 회사의 공동 창립자인 Finn Bauer는 다음과 같이 말했습니다. Anthropic의 신속한 단어 최적화 프로그램은 Claude3.5Sonnet으로의 마이그레이션 프로세스를 간소화하고 생산 속도를 높이는 데 도움이 되었습니다.
현재 Anthropic Console 사용자라면 누구나 프롬프트 워드 옵티마이저, 샘플 관리, 이상적인 출력 기능을 이용할 수 있습니다. 이 시스템은 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 출력 형식의 일관성을 보장하여 Claude의 복잡한 작업 처리 능력을 크게 향상시킵니다. 개발자는 공식 Anthropic 문서를 통해 Claude를 사용하여 프롬프트 단어를 개선하고 평가하는 방법에 대한 자세한 내용을 배울 수 있습니다.
참고: https://www.anthropic.com/news/prompt-imrover
전체적으로 Anthropic의 업데이트는 개발자에게 Claude의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시키는 강력한 도구를 제공합니다. 이번 업데이트를 통해 AI 애플리케이션의 발전이 더욱 촉진될 것으로 기대됩니다. Downcodes 편집자는 자세한 내용을 보려면 공식 Anthropic 문서를 방문할 것을 권장합니다.