Mô hình đám mây mới của Anthropic có khả năng xử lý tối đa 100.000 ngữ cảnh, tăng 10 lần so với hầu hết các mô hình ngôn ngữ khác. Đây là một bước đột phá, cho phép mô hình này tiếp nhận và hiểu toàn bộ sách, tài liệu dài và podcast nhiều giờ trong một lần xử lý.

Với phạm vi ngữ cảnh mở rộng này, mô hình có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp yêu cầu tổng hợp thông tin từ toàn bộ tài liệu. Một số khả năng chính bao gồm:

• Tóm tắt và giải thích các tài liệu kỹ thuật như báo cáo tài chính, hợp đồng pháp lý hoặc bài báo nghiên cứu
• Trả lời câu hỏi và tìm thông tin liên quan trong nội dung dài mà không cần tìm kiếm rộng rãi
• Cung cấp phân tích sâu sắc bằng cách rút ra những hiểu biết từ toàn bộ tài liệu đầu vào

Cửa sổ ngữ cảnh 100.000 token cho phép mô hình tiêu thụ tương đương với một cuốn sách 75.000 từ, như Frankenstein của Mary Shelley, hoặc bản ghi âm podcast 5 giờ, chỉ trong vài phút. Mức độ hiểu biết chưa từng có này mở ra những khả năng mới cho việc xử lý tài liệu và trích xuất kiến thức một cách hiệu quả.

Bằng cách tận dụng mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ của Anthropic, người dùng có thể tối ưu hóa quy trình làm việc, tăng tốc nghiên cứu và phân tích, đồng thời khai thác được những hiểu biết sâu sắc hơn từ dữ liệu văn bản của họ. Đây là một bước tiến đáng kể trong khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Mô hình cửa sổ ngữ cảnh 100K mới từ Anthropic đại diện cho một bước tiến đáng kể trong khả năng của các mô hình ngôn ngữ. Mô hình này có thể xử lý toàn bộ sách, podcast dài và các tài liệu dài khác làm đầu vào, cho phép một loạt các ứng dụng mạnh mẽ:

• Tóm tắt tài liệu: Mô hình có thể nhanh chóng tiêu hóa và tóm tắt các điểm chính của các tài liệu kỹ thuật, hợp đồng pháp lý, bài báo nghiên cứu và nhiều hơn nữa, tiết kiệm thời gian và công sức cho người dùng.

• Trả lời câu hỏi: Người dùng có thể đặt các câu hỏi phức tạp về nội dung của các tài liệu dài, và mô hình có thể truy xuất thông tin liên quan từ toàn bộ ngữ cảnh, thay vì chỉ tìm kiếm theo từ khóa.

• Phân tích liên tài liệu: Với toàn bộ tài liệu trong ngữ cảnh, mô hình có thể thực hiện phân tích sâu hơn, rút ra những hiểu biết và liên kết yêu cầu tổng hợp thông tin từ toàn bộ văn bản.

Sự gia tăng 10 lần về kích thước cửa sổ ngữ cảnh so với hầu hết các mô hình ngôn ngữ khác là một bước đột phá, cho phép người dùng tận dụng trọn vẹn nội dung phong phú của các tài liệu dài mà không cần các giải pháp lưu trữ và truy xuất dữ liệu tùy chỉnh. Nó mở ra những khả năng mới cho việc trích xuất kiến thức hiệu quả và hoàn thành nhiệm vụ, tối ưu hóa quy trình làm việc và cho phép các ứng dụng AI mạnh mẽ hơn.

Mô hình cửa sổ ngữ cảnh 100K mới từ Anthropic đại diện cho một bước tiến đáng kể trong khả năng mô hình ngôn ngữ. Mô hình này có thể xử lý toàn bộ sách, podcast dài và các tài liệu dài khác làm đầu vào, cho phép một loạt các ứng dụng rộng rãi.

Với khả năng xử lý lên đến 75.000 từ cùng một lúc, mô hình có thể được sử dụng để tóm tắt, phân tích và trích xuất hiểu biết từ lượng văn bản lớn. Nó có thể tiêu hóa các tài liệu kỹ thuật, hợp đồng pháp lý và bài báo nghiên cứu, cung cấp các bản tóm tắt súc tích và trả lời các câu hỏi cụ thể về nội dung.

Ngoài việc tóm tắt đơn giản, cửa sổ ngữ cảnh rộng lớn của mô hình cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ phức tạp yêu cầu tổng hợp thông tin từ toàn bộ tài liệu. Điều này bao gồm tạo ra các phân tích sâu sắc, tìm ra các mối liên kết giữa các phần khác nhau, và thậm chí hoàn thành các nhiệm vụ cần hiểu toàn diện về đầu vào.

Sự linh hoạt của mô hình này mở ra những khả năng mới để tối ưu hóa quy trình làm việc, nâng cao quy trình nghiên cứu và ra quyết định, đồng thời khai thác giá trị của các tập dữ liệu lớn và không có cấu trúc. Bằng cách loại bỏ nhu cầu phải sàng lọc thủ công các tài liệu dài, người dùng có thể tiết kiệm thời gian và tập trung vào các nhiệm vụ cấp cao hơn.

Tổng thể, mô hình cửa sổ ngữ cảnh 100K đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kể trong khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trao quyền cho người dùng trích xuất hiểu biết và kiến thức từ lượng văn bản khổng lồ với hiệu quả và độ hiểu biết chưa từng có.

Mô hình cửa sổ ngữ cảnh 100K mới từ Anthropic đại diện cho một bước tiến đáng kể trong khả năng mô hình ngôn ngữ. Mô hình này có thể xử lý toàn bộ sách, podcast dài và các tài liệu dài khác làm đầu vào, cho phép một loạt các ứng dụng mạnh mẽ.

Một số khả năng chính của mô hình này bao gồm:

1. Tóm tắt: Mô hình có thể tiêu hóa và tóm tắt các tài liệu kỹ thuật dài, hợp đồng pháp lý, bài báo nghiên cứu và nhiều hơn nữa, cung cấp các tổng quan súc tích và thông tin.

2. Trả lời câu hỏi: Người dùng có thể đặt các câu hỏi phức tạp về nội dung của các tài liệu dài, và mô hình có thể nhanh chóng tìm và tổng hợp thông tin liên quan để cung cấp câu trả lời chi tiết.

3. Phân tích và tổng hợp: Bằng cách có quyền truy cập vào toàn bộ ngữ cảnh của một tài liệu, mô hình có thể thực hiện phân tích sâu hơn, tìm ra các mối liên kết và tạo ra các phản hồi sâu sắc vượt xa việc chỉ đơn thuần truy xuất thông tin.

Mô hình này mở ra những khả năng mới để làm việc hiệu quả với lượng dữ liệu văn bản lớn, cho dù đó là nghiên cứu, kinh doanh hay sử dụng cá nhân. Thay vì phải mất giờ sàng lọc các tài liệu dài, người dùng có thể tận dụng khả năng của mô hình để nhanh chóng hiểu các điểm chính, tìm thông tin cụ thể và có được những hiểu biết mới.

Để khám phá tiềm năng của mô hình này, bạn có thể thử cung cấp các loại nội dung dài như báo cáo kỹ thuật, hợp đồng pháp lý hoặc thậm chí là toàn bộ sách, và thử nghiệm với các lời nhắc khác nhau cho các nhiệm vụ tóm tắt, trả lời câu hỏi và phân tích. Khả năng xử lý ngữ cảnh rộng lớn của mô hình này là một bước đột phá, và các khả năng ứng dụng thực tế là rất rộng lớn.

Trong phần này, chúng tôi khám phá cách mô hình cửa sổ ngữ cảnh 100.000 token mới từ Anthropic có thể được tận dụng để thu được những hiểu biết có giá trị từ bản ghi âm podcast dài.

Đầu tiên, chúng tôi sử dụng API của Assembly AI để thu được bản ghi âm đầy đủ của tập podcast Lex Friedman có John Carmack. Podcast này kéo dài 5 giờ và chứa gần 58.000 từ, điều này sẽ rất khó khăn cho một con người để phân tích kỹ lưỡng.

Tuy nhiên, bằng cách cung cấp toàn bộ bản ghi âm vào mô hình Claude của Anthropic, chúng tôi có thể nhanh chóng tạo ra một bản tóm tắt súc tích 10 câu về các chủ đề chính được thảo luận, bao gồm quá khứ của Carmack như một nhà phát triển game tiên phong, quan điểm của ông về các ngôn ngữ lập trình như C++, và các trò chơi video mà ông đã làm việc.

Sau đó, chúng tôi đi sâu hơn bằng cách hỏi mô hình những câu hỏi cụ thể về quan điểm của Carmack về C++, và nó có thể trích xuất và giải thích các trích dẫn liên quan từ bản ghi âm. Cuối cùng, chúng tôi minh họa cách mô hình có thể được sử dụng để xác định và liệt kê các trò chơi video được nhắc đến trong suốt podcast.

Ví dụ này thể hiện sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn với các cửa sổ ngữ cảnh rộng lớn. Bằng cách tiếp nhận và hiểu toàn bộ tài liệu, những mô hình này có thể cung cấp các bản tóm tắt hiệu quả, trả lời các câu hỏi cụ thể và tổng hợp thông tin từ nội dung dài - những khả năng mà một con người sẽ rất khó để nhân bản.

Mô hình cửa sổ ngữ cảnh 100K mới từ Anthropic đại diện cho một bước tiến đáng kể trong khả năng của các mô hình ngôn ngữ. Mô hình này có thể tiếp nhận toàn bộ sách, podcast dài và các tài liệu dài khác, cho phép một loạt các ứng dụng mạnh mẽ.

Một số trường hợp sử dụng chính của mô hình này bao gồm:

1. Tóm tắt và Phân tích: Mô hình có thể nhanh chóng tiêu hóa và tóm tắt các tài liệu kỹ thuật, hợp đồng pháp lý, bài báo nghiên cứu và các tài liệu phức tạp khác, trích xuất các hiểu biết và phát hiện chính.

2. Trả lời câu hỏi: Người dùng có thể đặt câu hỏi về nội dung của các tài liệu dài mà không cần phải tìm kiếm trong toàn bộ văn bản. Mô hình có thể định vị thông tin liên quan và cung cấp câu trả lời súc tích.

3. Tổng hợp liên tài liệu: Bằng cách tiếp