신뢰할 수 있고 해석 가능하며 조향 가능한 AI 시스템을 개발하는 데 중점을 둔 저명한 AI 연구 회사 인 Anthropic은 Claude AI Assistant에서 상당한 발전을 발표했습니다. Claude는 이제 단일 요청 내에서 전체 소프트웨어 프로젝트를 처리 할 수 있으며, 컨텍스트 창이 20 만 개의 토큰으로 상당히 증가함으로써 가능합니다. 이 향상을 통해 Claude는 한 번에 광범위한 양의 코드 및 기타 텍스트 데이터를 분석하고 요약하여 LLM (Lange Language Models)의 기능에서 주목할만한 도약을 표시 할 수 있습니다.
LLMS 영역의 “컨텍스트 창”이라는 용어는 응답을 생성 할 때 AI 모델이 고려할 수있는 최대 텍스트 양을 나타냅니다. 더 큰 컨텍스트 창을 사용하면 모델이 더 많은 정보를 처리 할 수있어보다 정확하고 관련성 있고 포괄적 인 출력으로 이어집니다. Anthropic 은이 확장 된 용량의 실질적인 영향을 강조하면서 “200k 컨텍스트 창과 함께 약 500 페이지의 자료 (또는 전체 소설)를 한 번에 Claude에 제출할 수 있습니다. 그런 다음 요약하고 특정 질문에 답변 할 수 있습니다.”
이 용량 증가는 동시에 처리 할 수있는 정보의 양과 관련하여 다른 많은 주요 LLM보다 Claude를 위치시킵니다. 예를 들어, 주요 경쟁 업체 인 OpenAi의 GPT-4는 일반적으로 8,192 개의 표준 컨텍스트 창으로 작동하며 특정 응용 프로그램에만 사용할 수있는 32,768-Token 컨텍스트 창이 더 많습니다.
Anthropic은 초기 액세스 사용자가 이미 다양한 부문의 다양하고 복잡한 응용 프로그램을 위해 Claude의 200,000-Token 컨텍스트 창을 이미 활용하고 있다고보고했습니다.
- 법적 문서 검토 : 법률 분야에서 사용자는 수십만 페이지의 법률 문서를 Claude에 제출하고 있습니다. AI 어시스턴트는 이러한 방대한 데이터 세트를 검토하고 주요 조항을 식별하고 잠재적 인 문제를 정확히 찾아내어 전통적으로 광범위한 인간의 노력이 필요한 프로세스를 간소화하는 데 도움이됩니다.
- 재무 데이터 분석 : 금융 부문은 Claude를 활용하여 대규모 재무 정보 데이터 세트를 분석하고 있습니다. Claude는 대량의 데이터를 처리함으로써 복잡한 패턴을 식별하고 귀중한 통찰력을 도출 할 수 있으며, 이는 전략적 의사 결정 및 시장 분석에 중요 할 수 있습니다.
- 소프트웨어 개발 및 코드 분석 : 개발자의 경우 확장 컨텍스트 창이 특히 가치가 있습니다. 이제 사용자는 전체 코드베이스를 Claude에 업로드 할 수 있습니다. 그런 다음 AI는 포괄적 인 분석을 수행하고 오류 또는 비 효율성을 식별하여 디버깅을 지원하며 코드 기능에 대한 자세한 설명을 제공하여 소프트웨어 개발 및 유지 관리를 크게 지원할 수 있습니다.
- 챗봇 품질 개선 : 더 큰 컨텍스트 창은 챗봇의 품질과 효과를 향상시킵니다. 회사는 Claude에게 제품 및 서비스와 관련된 광범위하고 상세한 지식 기반을 제공 할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 고객의 질문에보다 정보를 제공하고 도움을 줄 수있어 고객 지원 경험을 향상시킬 수 있습니다.
이 기술의 향후 적용에 대한 Anthropic은 낙관론을 표현했다.
200,000 번의 컨텍스트 창은 이제 Claude API 사용자가 액세스 할 수 있습니다. 더욱이, 인류는 더 야심 찬 기능을 탐색하여 선택된 수의 사용자에게 실험 1 백만 톤 컨텍스트 창을 테스트 할 수있는 기회를 제공하고 있습니다. 이는 LLM의 더 큰 처리 용량에 대한 명확한 궤적을 나타냅니다.
LLM의 가장 중요한 약속은 정확성과 유용성으로 인간 언어를 이해하고 반응하는 능력입니다. 컨텍스트 창의 확장은이 약속을 실현하는 데 중요한 단계입니다.이 약속은 계산 제한으로 인해 이전에 실용적이지 않은 더 넓은 사용 사례와 잠재적 인 응용 프로그램을 잠금 해제하기 때문에이 약속을 실현하는 데 중요한 단계입니다. 그러나 Anthropic은 또한 LLM에 전원을 공급하는 것과 관련된 중대한 문제를 인정했습니다.
