Guía del modelo heredado
Aunque recomendamos encarecidamente actualizar a la familia de modelos Claude 3 por su rendimiento superior, capacidades de visión e inteligencia general (consulte la página resumen de modelos para obtener más información), entendemos que la transición lleva tiempo y que algunos usuarios pueden necesitar seguir trabajando con nuestros modelos heredados durante un tiempo más.
Esta guía está destinada a proporcionar consejos de uso para nuestros modelos heredados, así como consejos sobre cómo migrar sus indicaciones de otros modelos como GPT de OpenAI a nuestros modelos heredados (para la migración a nuestros modelos de vanguardia, consulte nuestra guía de migración principal).
Modelos heredados de Anthropic
Nuestros modelos heredados incluyen Claude Instant 1.2, Claude 2.0 y Claude 2.1. De estos modelos heredados, Claude 2.1 es el único modelo con soporte de indicaciones de sistema (todos los modelos Claude 3 tienen soporte completo de indicaciones de sistema).
Estos modelos no tienen las capacidades de visión de la familia Claude 3 y, en general, tienen un rendimiento e inteligencia inferiores. Sin embargo, aún pueden ser útiles para ciertas aplicaciones que no requieren las funciones avanzadas de los modelos Claude 3. Consulte la página resumen de modelos para obtener un resumen completo.
Tenga en cuenta que los modelos heredados podrían quedar obsoletos con el tiempo y tener menos soporte que los modelos más nuevos, por lo que recomendamos planificar una migración a la familia Claude 3 si es posible.
Migración de indicaciones de OpenAI/ChatGPT a modelos heredados de Claude
Si está haciendo la transición de los modelos GPT de OpenAI o ChatGPT a la familia de modelos Claude 2 o anteriores, es probable que deba realizar algunos ajustes en sus indicaciones para garantizar un rendimiento óptimo. Si bien la familia Claude 3 es mucho más dirigible y, en general, puede manejar migraciones de indicaciones sin necesidad de modificaciones, los modelos heredados pueden requerir ajustes adicionales en las indicaciones. (Dicho esto, aunque no es necesario, estas mismas técnicas y otras estrategias de ingeniería de indicaciones aún pueden ser útiles para mejorar el rendimiento del modelo Claude 3 más allá de su línea base).
Aquí hay algunos consejos para ayudarlo a convertir sus indicaciones de GPT para obtener mejores resultados con los modelos heredados de Claude:
1. Agregar etiquetas XML
Las etiquetas XML (por ejemplo, <tag></tag>) se pueden usar para demarcar diferentes subsecciones de una indicación, lo que permite a Claude compartimentar la indicación en partes distintas. Por ejemplo, para agregar texto de un documento a su indicación, envuelva el documento en etiquetas <doc></doc>:
<doc>
Algún fragmento de texto...
</doc>
Claude también puede reconocer otros formatos estructurados como JSON y Markdown, pero XML tiende a conducir al mejor rendimiento en la mayoría de los casos debido a la exposición durante el entrenamiento. Puede usar cualquier nombre de etiqueta que desee, siempre que sigan el formato <> y </> (aunque recomendamos que los nombres de las etiquetas sean algo sensatos y estén semánticamente conectados con el contenido que están demarcando). Para obtener más información, consulte nuestra guía sobre uso de etiquetas XML.
2. Proporcionar instrucciones claras y sin ambigüedades
Claude responde bien a instrucciones claras y directas. En lugar de dejar espacio para suposiciones implícitas, instruya explícitamente a Claude con el mayor detalle posible dentro de su indicación para garantizar que Claude pueda ejecutar completamente la tarea en cuestión de acuerdo con sus especificaciones. Por ejemplo, en lugar de:
| Rol | Contenido |
|---|---|
| User | Usa el contexto y la pregunta para crear una respuesta. |
Intente:
| Rol | Contenido |
|---|---|
| User | Por favor, lea la pregunta del usuario proporcionada dentro de las etiquetas <question>. Luego, utilizando solo la información contextual proporcionada anteriormente dentro de las etiquetas <context>, genere una respuesta a la pregunta y muéstrela dentro de las etiquetas <answer>. |
Al crear indicaciones para Claude, adopte la mentalidad de que Claude es nuevo en la tarea y no tiene otro contexto previo que el que se indica en la indicación. Proporcionar explicaciones detalladas y sin ambigüedades ayudará a Claude a generar mejores respuestas. Para obtener más información, consulte ser claro y directo.
3. Prellenar la respuesta de Claude
Puede extender la indicación de Claude para prellenar el turno del Assistant. Claude continuará la conversación desde el último token en el mensaje del Assistant. Esto puede ayudar a evitar las tendencias conversacionales de Claude y garantizar que proporcione el formato de salida deseado. Por ejemplo:
| Rol | Contenido |
|---|---|
| User | Me gustaría que reescribas el siguiente párrafo usando las siguientes instrucciones: ” {{INSTRUCTIONS}}“. Aquí está el párrafo: <text>“{{PARAGRAPH}}”</text> Por favor, muestra tu reescritura dentro de las etiquetas <rewrite></rewrite>. |
| Assistant (Prefill) | <rewrite> |
Si utiliza este enfoque, asegúrese de pasar </rewrite> como una secuencia de parada en su llamada a la API. Para obtener más información, consulte nuestra guía sobre prellenar la respuesta de Claude.
4. Mantener a Claude en su personaje
Consulte mantener a Claude en su personaje para conocer estrategias que garanticen que Claude mantenga su personaje en escenarios de juego de roles. Tenga en cuenta que para Claude 2.1 (y todos los modelos Claude 3), también puede usar una indicación de sistema para ayudar a Claude a mantenerse mejor en su personaje.
5. Colocar documentos antes de las instrucciones
La ventana de contexto largo de Claude (100K-200K dependiendo del modelo) lo hace excelente para analizar documentos largos y cadenas de texto. Es mejor proporcionar documentos largos y texto antes de las instrucciones o la entrada del usuario, ya que Claude presta especial atención al texto cerca del final de la indicación. Asegúrese de enfatizar las instrucciones importantes cerca del final de sus indicaciones.
Consulte consejos para ventanas de contexto largo para obtener más información.
6. Agregar muchos ejemplos (al menos 3)
Claude aprende bien a través de ejemplos de cómo debe responder y en qué formato. Recomendamos agregar al menos tres ejemplos a su indicación, ¡pero cuantos más, mejor! Los ejemplos son especialmente beneficiosos para tareas que requieren salidas estructuradas consistentes y confiables. Los ejemplos uniformes le enseñarán a Claude a responder siempre de la misma manera cada vez. Obtenga más información visitando nuestra guía para indicaciones con ejemplos.
Características del modelo heredado
Claude genera acciones con asteriscos
Cuando se le da una indicación de juego de roles o una indicación de sistema, a los modelos heredados de Claude a veces les gusta ilustrar sus respuestas de manera creativa escribiendo direcciones de escenario como *sonríe* o *saluda*. Si esto no es deseado, puede posprocesar la salida para eliminar las palabras entre asteriscos.
Un ejemplo de cómo hacer esto en Python:
import re
text = "Hola. *Mi nombre es Claude. *Soy un asistente de IA."
cleaned = re.sub(r'\*.*?\*', '', text)
print(cleaned)
> Hola. Soy un asistente de IA.