OpenAI 的 GPT-4 可以處理的上下文 token 最多可達 32k（約 50 頁文本）。如今，前 OpenAI 員工創(chuàng)建的 Anthropic 公司再次升級了對標模型 Claude，將上下文 token 擴展到了 100k，處理速度也大大加快。

最近一段時間，OpenAI 憑借 GPT 系列模型以及 ChatGPT，一直是最受關(guān)注的研究機構(gòu)。但最近兩年，一家 AI 初創(chuàng)公司正在走進大家的視野，這家公司名為 Anthropic，成立于 2021 年，專注于開發(fā)通用 AI 系統(tǒng)和語言模型，并秉持負責(zé)任的 AI 使用理念。

不知大家是否還記得 2020 年末，OpenAI 核心員工集體離職事件，當時這件事在 AI 圈還引起了不小的轟動。Anthropic 就是由這些離職的人員創(chuàng)建的，其中包括 OpenAI 前研究副總裁 Dario Amodei、GPT-3 論文一作 Tom Brown 等人。

今年一月，Anthropic 已籌集了超過 7 億美元的資金，最新一輪的估值達到了 50 億美元。與此同時，在 ChatGPT 發(fā)布兩個月后，這家公司就迅速開發(fā)了一種對標老東家 ChatGPT 的人工智能系統(tǒng) Claude。

Claude 申請訪問地址：https://www.anthropic.com/earlyaccess

Claude 使用了 Anthropic 自行開發(fā)的一種被稱為「constitutional AI」的機制，其旨在提供一種「基于原則」的方法使 AI 系統(tǒng)與人類意圖保持一致。

Claude 可以完成摘要總結(jié)、搜索、協(xié)助創(chuàng)作、問答、編碼等任務(wù)。根據(jù)用戶反饋，Claude 生成有害輸出的可能性較小，更容易進行對話，并且更易于控制。除此以外，Claude 還可以根據(jù)指示來設(shè)定個性、語氣和行為。

不過 Anthropic 并沒有提供關(guān)于 Claude 的太多技術(shù)細節(jié)，但在論文《Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback》中描述了 Claude 背后技術(shù)，感興趣的讀者可以前去查看。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2212.08073.pdf

早在一月份，就有研究者對 Claude 一次性可以處理的最大文本量進行了測試，顯示 Claude 可以回憶起 8k 個 token 中的信息。

時隔沒多久，本周四，Anthropic 推出了 100K Context Windows，它將 Claude 的上下文窗口從 9k token 擴展到了 100k，這相當于 75,000 個單詞。這意味著企業(yè)可以提交數(shù)百頁材料讓 Claude 消化和解釋，并且與它的對話可以持續(xù)數(shù)小時甚至數(shù)天。現(xiàn)在可以通過 Anthropic API 訪問 100K context windows。

我們知道，大模型越先進，能夠同時處理的文本就越長，7.5 萬字是個什么概念呢？大概相當于一鍵總結(jié)《哈利波特》第一部。

看起來絕大多數(shù)論文、新聞報道和中短篇小說都不在話下了。

Claude 再進化：真「AI 量子速讀」

根據(jù)科學(xué)研究，普通人可以在 5 小時左右的時間里閱讀 100,000 個 token，并可能需要更長的時間來消化、記憶和分析這些信息?，F(xiàn)在 Claude 可以在不到 1 分鐘的時間里完成這些。

上下文窗口的一般計算。

Anthropic 首先將《了不起的蓋茨比》的整個文本加載到了 Claude-Instant（72 K tokens，Claude 兩個版本 Claude 和 Claude Instant，Claude 是最先進的高性能模型，而 Claude Instant 是更輕、更便宜、更快的選擇。）中，并修改了一行「Carraway 先生是一位在 Anthropic 從事機器學(xué)習(xí)工作的軟件工程師」。當 Anthropic 要求模型找出與原文的不同之處時，它會在 22 秒內(nèi)給出正確答案。

除了閱讀長文本之外，Claude 還有助于從文檔中檢索信息，從而對業(yè)務(wù)運營產(chǎn)生助益。用戶可以將多個文檔甚至一本書放入 prompt 中，然后向 Claude 提出問題（需要對文本的很多部分進行綜合知識分析）。對于復(fù)雜的問題，這可能比基于向量搜索的方法有效得多。Claude 可以按照用戶的指令返回他們正在搜尋的信息，就像人類助手一樣。

Anthropic 接著將大語言集成工具 LangChain API 開發(fā)者文檔（240 頁）放入模型中，然后針對所提問題給出了使用 Anthropic 語言模型的 LangChain demo。

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與此同時，100k token 可以轉(zhuǎn)換為 6 個小時左右的音頻。AssemblyAI 對此做了很好的演示，他們將一個長播客轉(zhuǎn)錄為了近 58k 個單詞，然后使用 Claude 進行摘要總結(jié)和問答。

圖源：AssemblyAI

總之，使用 100k context windows，用戶可以做到如下：

消化、總結(jié)和解釋財務(wù)報表或研究論文等密集文件；

基于公司年度報告分析戰(zhàn)略風(fēng)險和機遇；

評估一項立法的利弊；

識別法律文件中的風(fēng)險、主題和不同形式的爭論；

閱讀數(shù)百頁的開發(fā)者文檔，并給出技術(shù)問題的答案；

通過將整個代碼庫放入上下文并智能地構(gòu)建或修改以快速制作原型。

有網(wǎng)友用以下梗圖形象地描述了 Context Windows 與 Claude 100k、GPT-4 32K 的關(guān)系。

至于價格，Anthropic 技術(shù)人員 Ben Mann 表示，100K Context Windows 的百萬 token 售價與以往模型一樣。

審核編輯 ：李倩