Как устроен Claude: утечка раскрыла детали работы ИИ от Anthropic

Post Thumbnail

Сообщество специалистов в области искусственного интеллекта обсуждает неожиданное событие. Публикацию системного промта модели Claude от компании Anthropic. Этот документ, определяющий принципы работы и поведение системы искусственного интеллекта, оказался в открытом доступе, что вызвало широкий резонанс среди экспертов и пользователей.

Опубликованный промпт поражает своими масштабами – 16700 слов и 24000 токенов. Для сравнения, аналогичный документ от OpenAI содержит всего 2200 слов. Такая разница в объёме указывает на различные подходы компаний к настройке своих систем искусственного интеллекта.

Документ детально описывает множество аспектов функционирования Claude. От форматирования ответов до специфических алгоритмов решения задач. Например, в нём содержатся конкретные инструкции о том, как модель должна подсчитывать буквы в словах. Значительная часть промпта посвящена взаимодействию с внешними системами. Интеграции с сервером, поисковым алгоритмам и механизмам обновления информации после определённой даты. Это указывает на сложную архитектуру современных систем искусственного интеллекта, выходящую за рамки чисто языковой модели. Ссылка на этот полный промт в описании.

Андрей Карпатий, ранее занимавший должность директора по искусственному интеллекту в Tesla и входивший в команду основателей OpenAI, предложил рассматривать утечку как катализатор для обсуждения принципиально нового подхода к обучению моделей. Вместо традиционного метода тонкой настройки весов нейронной сети он выдвинул идею ручного редактирования промптов. По аналогии с тем, как человек работает с заметками для улучшения своих навыков. По его мнению, такой подход может помочь системам искусственного интеллекта лучше адаптироваться к контексту и запоминать эффективные стратегии решения задач.

Однако не все эксперты согласны с такой перспективой. Критики указывают на потенциальные проблемы. Автономные подсказки могут вносить путаницу в работу модели, а без постоянного обучения эффект от таких модификаций может оказаться временным и ограниченным.

Ну что, получается, что утечка системного промпта Claude демонстрирует, что современные системы искусственного интеллекта управляются не абстрактными алгоритмами. А конкретными, детализированными инструкциями, созданными человеком. Что делает их поведение более предсказуемым, но одновременно более ограниченным рамками этих инструкций.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.