Anthropic: Автоматизация на новом уровне

Содержание

I. Введение
II. Гибкость языковых моделей
III. Экономия времени и усилий
IV. Заключение

I. Введение
В прошлом году должность инженера по подсказкам (prompt engineering) стала особенно востребованной в сфере искусственного интеллекта. В данное время Anthropic разрабатывает инструменты для автоматизации ряда своих процессов, что может изменить подход к созданию приложений на основе языковых моделей.

Недавно компания представила ряд новых функций для разработчиков, которые значительно улучшат их приложения с использованием Claude, языковой модели от Anthropic. С выходом Claude 3.5 Sonnet, разработчики получили возможность генерировать, тестировать и оценивать подсказки, что способствует улучшению качества вводимых данных и оптимизации ответов Claude под конкретные задачи.

II. Гибкость языковых моделей
Хотя языковые модели обладают высокой гибкостью, небольшие изменения формулировки подсказок могут привести к значительным улучшениям в итоговых результатах. Ранее пользователям приходилось вручную вносить эти коррективы или нанимать специализированных инженеров, однако новая функция обеспечивает быструю обратную связь, что упрощает процесс поиска улучшений.

Вкладка "Оценить" в Anthropic Console включает множество функций для разработчиков, предоставляя им возможность тестировать и оптимизировать свои приложения. Консоль позволяет проверять, как различные подсказки работают в разных сценариях, а также оценивать качество ответов Claude по пятибалльной шкале.

Одной из инновационных функций стал генератор подсказок, который расширяет краткие описания задач, используя методы разработки подсказок от Anthropic. Хотя эти инструменты не могут полностью заменить инженеров по подсказкам, они помогут новичкам и сэкономят время опытным пользователям.



III. Экономия времени и усилий
Согласно примеру, приведённому в блоге Anthropic, разработчик смог легко настроить свою подсказку, чтобы генерировать более длинные ответы, что позволяет реализовать изменения во всех тестовых примерах одновременно. Это потенциально может сэкономить разработчикам массу времени и усилий, особенно тем, кто не имеет глубокого опыта в разработке подсказок.

Дарио Амодеи, генеральный директор и соучредитель Anthropic, подчеркивает, что разработка подсказок является ключевым фактором для внедрения генеративного искусственного интеллекта в бизнес-практику. Он отметил, что всего 30 минут с инженером по подсказкам могут помочь решить проблемы, ранее мешавшие эффективному функционированию приложений.

IV. Заключение
В итоге, благодаря новым инструментам и функциям, разработчики получают мощный ресурс для повышения качества своих приложений, что, в свою очередь, способствует более широкому внедрению технологий AI в различные сферы бизнеса.