我们采用多种数据清洁和过滤方法,包括重复数据删除和分类。Claude 3套件的模型尚未在用户或客户提交给我们的任何用户提示或输出数据上培训,包括免费用户,Claude Pro用户和API客户。当Anthropic的通用搜寻器通过爬行公共网页获取数据时,我们遵循有关机器人的行业实践。TXT说明网站运营商用来指示他们是否允许在其网站上爬行内容。根据我们的策略,Anthropic的通用攻击者无法访问密码受密码或登录页面或旁路验证码控件,我们对使用的数据进行勤奋。人类透明地操作其通用爬行系统,这意味着网站运营商可以轻松地识别拟人化的访问并表明其对人类的偏好。
• A Systematic Literature Review (SLR) is a research methodology that employs a systematic approach to gather, identify, and critically evaluate the available research studies • This process is inherently time-intensive and complex, as it requires precise search strategies, the searching of large volumes of literature • With the development of generative AI, these issues are addressed by automated, intelligent systems capable of doing many of the challenging tasks required in SLRs • SLRs can可以使用这些生成AI模型的功能快速有效地进行,同时遵守严格的标准•LLM和Generative AI方法允许自动筛选任务自动化•Gemini 1.5 Flash,GPT-4等先进的LLMS和Claude Sonnet 3.5具有强大的能力,因为它与SLRS效果相关,因此可以执行SLRS
我们推出了 Claude 3,这是一个新的大型多模式模型系列 - Claude 3 Opus 是我们功能最强大的产品,Claude 3 Sonnet 兼具技巧和速度,以及 Claude 3 Haiku ,是我们速度最快、价格最便宜的模型。所有新模型都具有视觉功能,可以处理和分析图像数据。Claude 3 系列在基准评估中表现出色,并在推理、数学和编码指标上树立了新标准。Claude 3 Opus 在 GPQA [1]、MMLU [2]、MMMU [3] 等评估中取得了最佳效果。Claude 3 Haiku 在大多数纯文本任务上的表现与 Claude 2 [4] 一样好甚至更好,而 Sonnet 和 Opus 则明显优于它。此外,这些模型在非英语语言中表现出更高的流利程度,使其更适合全球受众。在本报告中,我们对我们的评估进行了深入分析,重点关注核心能力、安全性、社会影响以及我们在负责任的扩展政策 [5] 中承诺的灾难性风险评估。