此次，Claude 2 除了一大波能力上的升級(jí)，更重要的是大家都可以用了。

今日，那個(gè)被很多網(wǎng)友稱(chēng)為「ChatGPT 最強(qiáng)競(jìng)品」的人工智能系統(tǒng) Claude 迎來(lái)了版本大更新。 Claude 2 正式發(fā)布！ 據(jù)介紹，Claude 2 在編寫(xiě)代碼、分析文本、數(shù)學(xué)推理等方面的能力得到加強(qiáng)，并且可以產(chǎn)生更長(zhǎng)的響應(yīng)。 更重要的是，用戶(hù)可以在新的 beta 網(wǎng)站上免費(fèi)試用，并且 Claude 2 商用 API 的價(jià)格與 1.3 版本相同。

機(jī)器之心在此前的文章中多次介紹過(guò) Claude，它是由 OpenAI 離職人員創(chuàng)建的 Anthropic 公司打造的。在 ChatGPT 發(fā)布兩個(gè)月后，該公司就迅速開(kāi)發(fā)出了 Claude，可以完成摘要總結(jié)、搜索、協(xié)助創(chuàng)作、問(wèn)答、編碼等任務(wù)。 之后持續(xù)升級(jí)，五月份通過(guò) 100K Context Windows 將 Claude 的上下文窗口從 9k token 擴(kuò)展到了 100k。 現(xiàn)在終于迎來(lái)了大版本更新。Anthropic 表示，Claude 2 基于此前從用戶(hù)那里獲得的反饋建議進(jìn)行改進(jìn)。 接下來(lái)看各方面能力細(xì)節(jié)。 Claude 2 在哪些方面得到了加強(qiáng)？ 總的來(lái)說(shuō)，Claude 2 注重提高以下能力：

Anthropic 致力于提高 Claude 作為編碼助理的能力，Claude 2 在編碼基準(zhǔn)和人類(lèi)反饋評(píng)估方面性能顯著提升。

長(zhǎng)上下文（long-context）模型對(duì)于處理長(zhǎng)文檔、少量 prompt 以及使用復(fù)雜指令和規(guī)范進(jìn)行控制特別有用。Claude 的上下文窗口從 9K token 擴(kuò)展到了 100K token（Claude 2 已經(jīng)擴(kuò)展到 200K token，但目前發(fā)布版本僅支持 100K token）。

以前的模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以編寫(xiě)相當(dāng)短的回答，但許多用戶(hù)要求更長(zhǎng)的輸出。Claude 2 經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，可以生成最多 4000 個(gè) token 的連貫文檔，相當(dāng)于大約 3000 個(gè)單詞。

Claude 通常用于將長(zhǎng)而復(fù)雜的自然語(yǔ)言文檔轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式。Claude 2 經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，可以更好地生成 JSON、XML、YAML、代碼和 Markdown 格式的正確輸出。

雖然 Claude 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)仍然主要是英語(yǔ)，但 Claude 2 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中非英語(yǔ)數(shù)據(jù)比例已經(jīng)明顯增加。

Claude 2 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括 2022 年和 2023 年初更新的數(shù)據(jù)。這意味著它知道最近發(fā)生的事件，但它仍然可能會(huì)產(chǎn)生混淆。

該研究進(jìn)行了一系列評(píng)估實(shí)驗(yàn)來(lái)測(cè)試 Claude 2 的性能水平，包括對(duì)齊評(píng)估和能力評(píng)估兩部分。 在模型對(duì)齊方面，該研究針對(duì)大模型的三個(gè)關(guān)鍵要求做了具體評(píng)估，包括：遵循指令、生成內(nèi)容有用（helpfulness）；生成內(nèi)容無(wú)害（harmlessness）；生成內(nèi)容準(zhǔn)確、真實(shí)（honesty）。 人類(lèi)反饋評(píng)估 大模型在生成過(guò)程中應(yīng)該遵循人類(lèi)提供的指令，這將讓生成結(jié)果符合要求、實(shí)際有用。針對(duì)這一點(diǎn)，該研究對(duì) Claude 2、Claude 1.3 和 Claude Instant 1.1 進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估，并使用經(jīng)典的對(duì)弈水平評(píng)估指標(biāo) ——Elo 分?jǐn)?shù)，幾個(gè)模型的評(píng)估結(jié)果如下圖 1 所示：

偏見(jiàn)評(píng)估 Bias Benchmark for QA（BBQ）是用于評(píng)估模型對(duì)人群偏見(jiàn)的常用基準(zhǔn)。該研究在 BBQ 基準(zhǔn)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)估，幾種模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下圖 2 所示：

下圖 3 顯示了在消除歧義的語(yǔ)境下幾種模型回答 BBQ 基準(zhǔn)中問(wèn)題的準(zhǔn)確性。值得注意的是，Claude 模型的準(zhǔn)確率會(huì)比 Helpful-Only 模型低是因?yàn)槟Ｐ蜁?huì)拒絕回答一些存在偏見(jiàn)的問(wèn)題。

事實(shí)性評(píng)估 大模型有時(shí)會(huì)生成虛假混亂的信息，因此測(cè)試模型生成內(nèi)容的事實(shí)性非常重要。TruthfulQA 是一個(gè)用于評(píng)估語(yǔ)言模型在對(duì)抗性環(huán)境中輸出的準(zhǔn)確性和真實(shí)性的基準(zhǔn)，幾種模型的測(cè)試結(jié)果如下圖 4 所示：

總的來(lái)說(shuō)，Claude 2 在 HHH（在有用性（helpfulness）、無(wú)害性（harmlessness）、事實(shí)性（honesty）、）評(píng)估上的總體表現(xiàn)如下圖 6 所示：

在能力評(píng)估方面，該研究針對(duì)多語(yǔ)言翻譯任務(wù)、上下文窗口、標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)評(píng)估、資格水平考試幾個(gè)方面對(duì) Claude 2 展開(kāi)評(píng)估實(shí)驗(yàn)。 多語(yǔ)言翻譯 該研究選擇涵蓋 200 多種語(yǔ)言的翻譯基準(zhǔn) Flores 200 來(lái)評(píng)估 Claude 2 的多語(yǔ)言翻譯能力，其中包括低資源語(yǔ)言。Claude 2、Claude 1.3 和 Claude Instant 1.1 的評(píng)估結(jié)果如下圖 7 所示：

上下文窗口 今年早些時(shí)候，研究團(tuán)隊(duì)將 Claude 的上下文窗口從 9K token 擴(kuò)展到了 100K token，現(xiàn)在 Claude 2 進(jìn)一步擴(kuò)展了上下文窗口， 達(dá)到 200K token，相當(dāng)于約 150000 個(gè)單詞。 為了證明 Claude 2 會(huì)實(shí)際使用完整的上下文，該研究測(cè)量了每個(gè) token 位置的損失，平均超過(guò) 1000 個(gè)長(zhǎng)文檔，如下圖 8 所示：

不過(guò)，研究團(tuán)隊(duì)表示目前發(fā)布的版本僅支持 100K token 的上下文窗口，完整的上下文窗口將會(huì)集成到他們的產(chǎn)品中。 標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)評(píng)估 該研究在幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)上評(píng)估測(cè)試了 Claude 2、Claude Instant 1.1 和 Claude 1.3，包括用于 python 函數(shù)合成的 Codex HumanEval、用于解決小學(xué)數(shù)學(xué)問(wèn)題的 GSM8k、用于多學(xué)科問(wèn)答的 MMLU、針對(duì)長(zhǎng)故事問(wèn)答的 QuALITY、用于科學(xué)問(wèn)題的 ARC-Challenge、用于閱讀理解的 TriviaQA 和用于中學(xué)水平閱讀理解與推理的 RACE-H，具體的評(píng)估結(jié)果如下表所示：

值得注意的是，Claude 2 生成代碼的能力有了明顯的提升，在 Codex HumanEval 上的得分從 56% 上升到 71.2%。 資格水平考試 該研究還用幾個(gè)常見(jiàn)資格水平考試的題目測(cè)試了 Claude 2 的實(shí)際能力。 首先，Claude 2 在美國(guó)律師資格考試（Bar Exam）的多項(xiàng)選擇題測(cè)試中得分率為 76.5%，高于 Claude 1.3 的 73.0%。

其次，研究團(tuán)隊(duì)還用美國(guó)研究生入學(xué)考試（GRE）測(cè)試了 Claude 2 的能力水平，Claude 2 在 GRE 閱讀和寫(xiě)作考試中的得分高于 90%，在定量推理方面與達(dá)到了參加 GRE 考試的考生的中位數(shù)水平。

最后，該研究還在美國(guó)醫(yī)師執(zhí)照考試（USMLE）題目上測(cè)試了 Claude 2：

Anthropic 表示，人工智能寫(xiě)作平臺(tái) Jasper 和代碼導(dǎo)航工具 Sourcegraph 等公司已開(kāi)始將 Claude 2 納入其運(yùn)營(yíng)中。 官方示例及試用體驗(yàn) 我們先看 Anthropic 提供的一些官方示例。 1、編碼能力：為靜態(tài)地圖添加交互式數(shù)據(jù)。 2、文本處理能力：總結(jié)文檔、輸出表格。這里 Claude 2 用上了 100K token 文本處理功能，可以在 prompt 窗口上傳幾百頁(yè)的文檔。 除了以上，機(jī)器之心也嘗試了一些文本分析、數(shù)學(xué)推理和編寫(xiě)代碼方面的示例。

試用地址：http://claude.ai 首先讓 Claude 2 以目錄形式總結(jié)一下「Claude 2 技術(shù)文檔」的要點(diǎn)，總結(jié)得非常詳細(xì)，對(duì)我們寫(xiě)這篇文章有幫助。

再來(lái)兩道數(shù)學(xué)推理題，Claude 2 只用一次就能搞定。

最后測(cè)一些代碼題，生成、檢查和補(bǔ)全代碼都不在話(huà)下。

不過(guò)，Claude 2 仍不具備生成圖片的多模態(tài)能力。