Anpropic недавно выпустила новую функцию серии Claude серии крупных языковых моделей, способствующих снижению стоимости использования ИИ и повышения производительности. Этот шаг рассматривается как уникальная стратегия антропного соревнования в конкуренции с такими гигантами, как OpenAI, Google и Microsoft, на выбор из повышения эффективности и снижения перспектив затрат. Эта функция в настоящее время публично проверяется на API Sonnet и Claude3 Haiku модели Claude3.5, обещая снизить стоимость до 90%и увеличить скорость отклика некоторых сценариев применения. Тем не менее, фактический эффект по -прежнему нуждается в проверке рынка.
14 августа Anpropic объявила, что запустила новую функцию под названием The Claude Series Large Language Model, утверждая, что он может значительно снизить стоимость использования ИИ и повысить производительность. Но может ли эта функция быть такой же волшебной, как сказала компания, и должна быть проверена на рынке.
Функция кэша будет публично протестирована на своем API модели Claude3.5sonnet и Claude3haiku. Эта функция позволяет пользователям хранить и повторно использовать конкретную контекстную информацию, включая сложные инструкции и данные, без дополнительных затрат или увеличения задержек. Представитель компании сказал, что это одна из многих характеристик, которые они разработали для расширения возможностей Клода.
В настоящее время технологические гиганты, такие как OpenAI, Google и Microsoft, выпустили жесткие конкурсы в области крупных языковых моделей, и каждая компания пытается повысить производительность и конкурентоспособность рынка своих продуктов. В этой конкуренции Антропик решил сократить с точки зрения повышения эффективности использования и снижения затрат, демонстрируя ее уникальную рыночную стратегию.
Согласно Anpropic, эта новая функция может привести к 90%стоимости и удвоить скорость отклика в некоторых сценариях применения. Эти цифры, несомненно, впечатляют, но отраслевые эксперты напоминают, что фактический эффект может отличаться из -за конкретных сценариев применения и реализации.
Anpropic сказал, что функция кэша особенно подходит для сцен, которые должны быть последовательны в контексте в нескольких запросах или сеансах, таких как длительный диалог, крупная обработка документов, помощь кода и сложные инструменты. Ожидается, что этот метод принесет повышение эффективности различных коммерческих приложений искусственного интеллекта.
Инсайдеры отрасли отметили, что, хотя новые функции Anpropic кажутся яркими, другие компании по искусству также активно изучают метод повышения эффективности модели и снижения затрат на использование. Например, OpenAI предоставляет различные возможности и опции модели цен, в то время как Google стремится разработать модели, которые могут эффективно работать на обычном оборудовании.
Для фактического эффекта этой новой функции рынок все еще осторожен. Как и любая новая технология, особенно в быстро развивающейся области ИИ, производительность функции кэша в реальном мире еще предстоит наблюдать. Anpropic сказал, что он будет тесно сотрудничать с клиентами для сбора соответствующих данных и обратной связи, что соответствует наилучшей практике в отрасли, которая оценивает влияние новой технологии ИИ.
Инициатива Anpropic может оказать широкое влияние на индустрию искусственного интеллекта, особенно на предоставление расширенных возможностей ИИ для МСП. Если эта функция действительно так же эффективна, как и продвижение, она может снизить порог для предприятий для принятия сложных решений искусственного интеллекта, тем самым способствуя применению технологии ИИ в более широкой бизнес -области.
С разработкой общественных тестов, предприятия и разработчики будут иметь возможность лично оценить фактическую эффективность функции кэша и то, как она адаптируется к их соответствующим стратегиям ИИ. В ближайшие несколько месяцев мы должны увидеть эффективность этой подсказки управления ИИ и контекста в практических приложениях.
Обратная функция кеша Anpropic представляет собой интересную попытку отрасли искусственного интеллекта с точки зрения эффективности и оптимизации затрат. Однако, может ли это действительно привести к изменениям отрасли, это также требует дальнейшей проверки рынка. В любом случае, это инновация отражает непрерывное исследование новых направлений в компаниях искусственных интеллекта в жесткой конкуренции, а также указывает на то, что технология искусственного интеллекта может привести к новому раунду эффективной революции.
В целом, ключом к успеху антропной функции кэша является его фактический эффект применения. Последующая производительность рынка станет конечным стандартом для тестирования этой технологии, а также принесет новое откровение во всю отрасль искусственного интеллекта.