最近の人類学的研究によれば、クロード2.1の戦略的な促進を通じて、プロンプトに単一の追加をすることで、LLMsの記憶容量を70％増加させることができると報告されました

最新の人類学的研究によれば、クロード2.1の戦略的な促進による単一の追加手法で、LLMsの記憶容量を70％増加させることが可能と報告されました

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この研究は、Claude 2.1の機能における固有の課題に取り組んでいます：200,000トークンの文脈ウィンドウ内での個々の文に基づく質問に対する抵抗力です。このため、モデルのリコール能力を最大化する上で重要なハードルとなり、解決策の探求を促しています。

現在の手法を調査すると、Claude 2.1は、特に場違いとされる個々の文に関する質問に直面した際に躊躇することがわかります。これに対応して、Anthropicの研究者たちは、驚くほど効果的な解決策を提案しています：プロンプトの追加です。彼らは、「文脈内で最も関連のある文は次のとおりです：」という文をプロンプトに組み込むことを提案しています。この些細な調整は、メタコマンドに似ており、モデルのリコール能力を大幅に向上させます。

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追加されたプロンプトは、Claude 2.1に関連する文を優先的に処理するよう指示するため、効果的にモデルの質問に対する躊躇を解消します。200,000文脈ウィンドウの評価において、Claudeのスコアは27%から98%に驚異的に向上するなど、パフォーマンスの改善が実証されています。

特に、このプロンプトを提供した後、単文のクエリの正確性が驚異的に90%増加しました。単文のクエリの正確性の増加は、追加されたプロンプトがClaude 2.1のパフォーマンスに与える重要な影響を示しています。この大幅な改善は、より広範な文脈内の単一の文の照会を処理する能力を高め、解決策の実用的な意義を示しています。

まとめると、この革新的な手法はClaude 2.1の躊躇を解消し、単一のプロンプトの追加によってリコール能力が70%向上することを示しています。研究チームの調査結果は、プロンプトの微妙な動態と言語モデルの振る舞いへの重要な影響について貴重な示唆を提供しています。AIコミュニティは大規模言語モデルの精度を高めるために改善を追求していますが、この発見は機能性の向上に実用的な意義を持つ注目すべき進展となります。

この記事はMarkTechPostの投稿から引用されました。

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