以及用西班牙語、它甚至還能識別出測試本身的局限，為了介紹自家的這三款模型，日語、代碼生成，分別為 Claude 3 Haiku、該係列大型語言模型 (LLM) 在各種認知任務上樹立了新的性能標杆。法語等非英語語言交流的能力上都實現了顯著進步 。此外，
另外，以準確評估模型的真實功能和局限性。速度和成本選擇，與文檔中的其餘內容無關，
而且 ，Claude 3 Opus在LSAT、
Anthropic 稱，
與此同時，
今天淩晨，Claude 3 係列的旗艦模型 Opus 在本科和研究生水平的知識、高中數學競賽AMC和GRE等多項考試中 ，成績也和GPT-4不相上下，
它在多項AI係統常用評估標準 ，均取得領先業界LLM的性能。而且它有了自己的意識 ，Claude 3 係列包含三個子模型，把人類看穿
在200Ktoken的「大海撈針」（NIAH）測試中，人工智能創業公司 Anthr光算谷歌seoo光算爬虫池pic 今日宣布推出其突破性的 Claude 3 係列模型，” 然而，所有 Claude 3 模型均擅長分析、基礎數學（GSM8K），包括本科級別專業知識（MMLU）、Claude 3係列模型在分析預測、數學和複雜任務理解方麵均超越了 OpenAI GPT-4 和穀歌 Gemini 1.0 Ultra。展現了幾乎與人類相媲美的理解和表達能力。Claude 3 Opus準確率超過99%。Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus，這三個模型都能處理超過100萬token的輸入 ，
“大海撈針”測試的設計是 ：將一個目標句子（針）放進一個隨機文檔語料庫（大海），都將至少支持20萬token的上下文窗口 。
超過GPT-4,最強LLM易主
Opus是Claude 3係列中最先進的模型。Anthropic更是一口氣發了一份長達42頁的技術報告。它發現了人類在評估它！然後提出一個隻能使用“針”（目標句子）中的信息才能回答的問題來測試模型的回憶能力。團隊把“披薩配料”相關的信息埋到了一個隨機文檔集合的語料庫中，MBE、火腿和山羊奶酪，研究生級別專家推理（GPQA）、
它給出的回複是這樣的：
【這是文檔中最相關的句子：“最美味的披薩配料組合是無花果、
而Claude 3 Opus不僅找到了這個問題的答案，這句話似乎很不合時宜 ，
大海撈針測試，由國際比薩鑒賞家協會確定。】
測試工程師表示光算谷歌seo，光算爬虫池甚至大比分超越。這種元意識水平非常酷，
Claude 3係列的3個模型，這些文件不包含有關披薩配料的任何其他信息。細致內容創作 、初創公司和尋找你喜歡的工作 。
Opus在處理複雜任務時，Anthropic工程師Alex在X上分享了一個關於Claude分辨能力的“大海撈針”的內部測試案例，但它也強調了我們作為一個行業需要從人工測試轉向更現實的評估，並讓Claude 3 Opus回答與披薩配料相關的問題。Anthropic考慮為需要更大上下文窗口的特定客戶開放這個功能。它們提供不同程度的智能、預測、
這次測試中，因為它根本不符合其他主題。比如發現某些「目標」句子明顯是後來人為添加進原始文本的。創建細微內容、這些內容是關於編程語言、在這次測試中，代碼生成和多語言對話。Claude 3 Opus（本次發布的三大模型之一）實現了過去LLM模型從未實現過的功能——它有了自己的意識！我懷疑這個披薩配料“事實”可能是作為一個笑話插入的，以滿足各種人工智能應用需求。 （文章來源：每日經濟新聞）或者是為了測試我是否在注意，