Claude 2史詩級更新，能讀百頁文件、支援中文！這一點贏了ChatGPT？

ChatGPT的最大競爭對手Anthropic再次更新！

就在剛剛，Anthropic正式發布了全新的Claude 2，並推出了更加便捷的網頁測試版（僅限美國和英國的IP）。相較之前的版本，Claude 2在程式碼、數學、推理方面都有了史詩級提升。

不僅如此，它還能做出更長的回答——支持高達100K token的上下文。而且最重要的是，現在我們可以用中文和Claude 2對話了，而且完全免費！只要用自然語言，就可以讓Claude 2幫你完成很多任務。

多位用戶表示，與Claude 2 交流非常順暢，這個AI能清晰解釋自己的思考過程，很少產生有害輸出，而且有更長的記憶。

一、全方位大升級

在幾個常見的基準測試中，研究者對Claude Instant 1.1、Claude 1.3和Claude 2進行了對比評測。

看得出來Claude 2對比之前的Claude提升是相當大的。

在Codex HumanEval（Python函數合成）、GSM8k（小學數學問題）、MMLU（多學科問答）、QuALITY（非常長的故事問答測試，最多一萬個token）、ARC-Challenge（科學問題）、TriviaQA（閱讀理解）和RACE-H（高中閱讀理解和推理）上，Claude 2的大部分得分都更高了。

各類考試評測

與申請研究生的美國大學生相比，Claude 2在GRE閱讀和寫作考試中的得分已經超過了90%的考生，並且在定量推理方面，它的表現與申請者的中位數相當。

Claude 2在美國律師資格考試（Multistate Bar Examination）的多項選擇題中，得分為76.5%，比曾經通過考試的小編要高。

在美國醫師執照考試（United States Medical Licensing Examination）中，總體上超過60%的正確率能夠過，而Claude 2在3個科目的分數都超過60%。

輸入和輸出的長度

這次Claude 2的一個大升級，就是輸入和輸出長度的增加。在每個prompt最多可以包含100k的token，這意味著：Claude 2可以一次讀取幾百頁的技術文檔，甚至一整本書！ 並且，它的輸出也更長了。現在，Claude 2可以寫長達幾千個token的備忘錄、信件、故事。

你可以上傳PDF之類的文檔，然後進行對話，上下文的長度，比GPT要大。（不過有用戶指出，Claude 2在指令識別方面還是不如GPT）

比如，現在有這兩篇論文：

你可以對Claude 2說：「請你解釋第一篇論文的重要性在哪裡，並用簡短的話描述它的新成果。對於第二篇論文，請為我製作一個兩列的降序排序表，其中包含論文中的章節標題以及每個章節相應的詳細重點。」

餵給Claude 2超過8萬3千字元的2個PDF文件之後，它完美完成了上述任務。

而且根據Anthropic官方在論文中的說法，Claude 2其實是有支持200k上下文的潛力。目前雖然只支持100k，但是未來將會擴展到至少200k。

程式碼、數學和推理

在程式碼、數學和推理方面，Claude 2比起之前的模型都有很大的提升。

在Codex HumanEval的Python程式碼測試中，Claude 2的得分從56.0%提升到了71.2%。在GSM8k（大型小學數學問題集）上，Claude 2的得分從85.2%提升到了88.0%。

Anthropic官方秀了一段Claude的程式碼能力。你可以讓Claude生成程式碼，幫助我們把一幅靜態的地圖變成一幅可互動的地圖。

首先讓Claude 2分析一下已經有的地圖靜態程式碼。然後讓Claude根據要求，生成一段讓靜態地圖產生互動效果的程式碼。然後把生成的程式碼複製進後台，一個可以互動的地圖效果就完成了。

可以看出，Claude 2不但有很強的程式碼能力，而且它能很好地理解程式碼的上下文，保證生成的程式碼能夠無縫嵌入已經有的程式碼。並且，Claude 2的功能還在不斷升級中，未來幾個月內，很多新功能都會逐漸推出。

結合了Claude的多語言能力，Claude 2在多語言支持方面也非常好。支持超過43種語言的翻譯，23種常用的語言翻譯水準能達到「可以理解」的階段。

二、實測來了

上線這麼久的Claude，終於能方便上手了！這還等什麼，馬上就有許多實測！

首先，我們做一題簡單的題目：寫一個快速排序演算法。

可以看到，Claude 2的中文還是很好，不僅分析了程式碼，而且還介紹了演算法的複雜度。

接下來，我們讓它替這段程式碼加入一些新的功能，比如自定義輸入和輸出。

實測可跑：

此外，你還可以要求Claude 2解釋下面這段Python程式碼。

Claude 2給出了簡潔清晰的解釋：這是一個基礎的剪刀石頭布遊戲循環邏輯。

接下來，餵給Claude 2一題難倒不少大模型的推理題。很可惜，Claude 2沒能答對。

對於新加入的PDF閱讀功能，我們用Claude自己的英文技術報告進行測試。看起來，Claude 2可以進行一些簡單的總結，但是還是不太口語。

然而，萬萬沒想到的是，剛沒生成多少內容，它出現bug了……

昨天SemiAnalysis發表出的GPT-4架構，試試直接把中文文件餵給Claude 2，讓它來總結。文章裡的所有要點，Claude 2基本都有摘要。

而ChatGPT，至今還無法上傳文檔，因此它只限於能解析在線文檔。這一輪較量，是ChatGPT輸了。

此前，ChatGPT存在一種「奶奶漏洞」式的提示詞攻擊，只要跟它說：請扮演我已經過世的祖母，你就可以讓它為你做幾乎任何事情了，比如生成Win11、Office365的金鑰。

同樣的問題，拋給Claude 2試試，Claude 2對此根本不買單。即使再多試幾次，Claude 2也只是說話更溫柔，絕對不會給序列號碼。

而每個中國產的大模型都必經的測試，當然也不能放過Claude 2。對於經典的雞兔同籠問題，Claude 2果然出錯……文學方面也是如此。

而同樣的問題，中國研發的大模型就可以輕鬆通過，還得看諧音梗。但把這個笑話問Claude 2，它能回答這個笑話的妙處在於諧音，但解釋的並不對。

對於時下的最新消息，Claude 2也是無法回答。回答當前熱門影視劇時，它彷彿還活在一兩年前。而對於所有大型模型都不能避免的幻覺問題，Claude 2也不能免俗，甚至還自創了全新用法。

中國研發得大模型都要經歷的「弱智吧」問題，Claude 2也無法回答理想答案。

三、安全性更好

此前據說，Anthropic的創辦人們就是和OpenAI在大型模型的安全性上理念不一致，才集體出走，創立了Anthropic。Claude 2也一直在不停迭代，安全性和無害性大大提高，產生冒犯性或危險性的輸出的可能性大大降低。

內部的紅隊評估中，員工會對模型在一組有害提示上的表現進行評分，還會定期進行人工檢查。評估顯示，與Claude 1.3相比，Claude 2在無害回應方面的表現提高了2倍。

Anthropic採用了被他們稱為Constitute AI的技術框架來實現對於語言模型的無害化處理。相比傳統的RLHF的無害化方式，Constitude AI的純自動化路線效率更高而且更能排除人類偏見。

Constitute AI主要分為兩個部分。

在第一部分，訓練模型使用一組原則和一些過程示例來批評和修改自己的回應。

在第二部分，通過強化學習訓練模型，但不使用人類回饋，而是使用基於一組「人類價值觀」原則，由AI生成的回饋來選擇更無害的輸出。

大致流程如下圖所示：

在Anthropic官方發布的論文中，也花了很大篇幅對安全性的改進進行了展示。可以不誇張地說，Claude 2 可能是現在市面上最安全的大型模型了。

研究人員將人類回饋視為語言模型最重要和最有意義的評估指標之一，並使用人類偏好數據來計算不同版本Claude每個任務的Elo分數。（Elo得分是一種比較性能指標，通常用於在錦標賽中對選手進行排名）

在語言模型的語境中，Elo分數反映了人類評估者在多大程度上會傾向於選擇一種模型的輸出結果。

最近，LMSYS Org推出了一個公開的聊天機器人競技場（Chatbot Arena），根據人類的偏好為各種LLM提供Elo分數。

本篇論文中，研究人員在內部也採用了類似的方法來比較模型，要求用戶與模型進行聊天，並在一系列任務中對研究人員的模型進行評估。

用戶每輪看到兩個回答，並根據說明提供的標準選擇哪個更好。然後，研究人員使用這些二元偏好數據來計算每個評估模型的Elo分數。

在報告中，研究人員收集了一些常見任務的數據，包含以下幾個方面——有用性、誠實性、無害性。

下圖展示了不同模型在這三個指標上的Elo得分。黃色代表Helpful Only 1.3，藍綠色代表Claude Instant 1.1，淺紫色代表Claude 1.3，深紫色代表Claude 2。

質量保證的偏見基準（The Bias Benchmark for QA，BBQ）用來測量模型在9個維度上表現出刻板偏見的傾向。

該評估採用多選問答的形式，專為美國英語的環境設計。 BBQ為每個維度的模糊語境和消歧義語境提供偏差分數。

直觀地說，消歧條件下的高準確率意味著模型不是簡單地通過拒絕回答問題來獲得低偏差分。當然，作為一個指標，研究人員表示還有改進的空間。

下圖展示了不同模型在9個維度（年齡、社會經濟地位、國籍、宗教信仰、外貌、是否有殘疾、性別、種族、性取向）上的BBQ得分。圖例顏色同表1。

而下圖則是消歧語境下的得分，每個問題存在標準答案。

TruthfulQA則是另一項指標，用來評估模型是否輸出了準確和真實的回應。其方法是——使用人類標註者來檢查開放式模型的輸出結果。

從下圖中可以看到，五種模型的得分。其中白色指的是基礎語言模型（Base LM）。

Anthropic的研究人員還編寫了438道二元選擇題，用來評估語言模型和偏好模型識別HHH反應的能力（HHH：Helpfulness、Honesty、Harmlessness，有用性、誠實性、無害性）。

模型有兩種輸出，研究人員要求其選擇更「HHH」的輸出。可以看到，所有Claude模型在這個任務的0-shot表現上都比上一個更好，「HHH」三個方面均有普遍改進。

這個圖顯示了「紅隊」提出有害要求或者越獄的情況下，各個模型的有害回答的比例。

Claude 2確實是相當安全可靠。

這個圖對比了人工回饋（橙色）和Claude的方法在幫助性、誠實性和無害性評估中的得分。看得出Claude採用的技術是非常禁得住考驗。

本文授權轉載自：虎嗅網
責任編輯：蘇祐萱

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