Руководство по устаревшим моделям

Это руководство предназначено для предоставления советов по использованию наших устаревших моделей, а также советов по переносу ваших промптов с других моделей, таких как GPT от OpenAI, на наши устаревшие модели (для перехода на наши передовые модели см. наше основное руководство по миграции).

​

Устаревшие модели Anthropic

Наши устаревшие модели включают Claude Instant 1.2, Claude 2.0 и Claude 2.1. Из этих устаревших моделей только Claude 2.1 поддерживает системные промпты (все модели Claude 3 имеют полную поддержку системных промптов).

Эти модели не обладают возможностями компьютерного зрения семейства Claude 3 и в целом менее производительны и интеллектуальны. Тем не менее, они по-прежнему могут быть полезны для определенных приложений, которые не требуют расширенных функций моделей Claude 3. См. страницу обзор моделей для полного обзора.

Обратите внимание, что устаревшие модели со временем могут быть объявлены устаревшими и иметь меньшую поддержку, чем более новые модели, поэтому мы рекомендуем планировать переход на семейство Claude 3, если это возможно.

​

Перенос промптов из OpenAI/ChatGPT в устаревшие модели Claude

Если вы переходите с моделей GPT от OpenAI или ChatGPT на семейство моделей Claude 2 или более старые версии, вам, вероятно, потребуется внести некоторые корректировки в свои промпты, чтобы обеспечить оптимальную производительность. В то время как семейство Claude 3 гораздо более управляемо и в целом может обрабатывать миграцию промптов без необходимости модификации, устаревшие модели могут потребовать дополнительной настройки промптов. (Тем не менее, хотя это и не обязательно, эти же методы и другие стратегии инженерии промптов по-прежнему могут быть полезны для улучшения производительности моделей Claude 3 по сравнению с базовой.)

Вот несколько советов, которые помогут вам преобразовать ваши промпты GPT для получения лучших результатов с устаревшими моделями Claude:

​

1. Добавьте XML-теги

XML-теги (например, <tag></tag>) могут использоваться для разграничения различных подразделов промпта, позволяя Claude разделять промпт на отдельные части. Например, чтобы добавить текст из документа в ваш промпт, оберните документ в теги <doc></doc>:

<doc>
Какой-то фрагмент текста...
</doc>

Claude также может распознавать другие структурированные форматы, такие как JSON и Markdown, но XML, как правило, обеспечивает наилучшую производительность в большинстве случаев из-за воздействия во время обучения. Вы можете использовать любые имена тегов, которые хотите, при условии, что они следуют формату <> и </> (хотя мы рекомендуем делать имена тегов в некоторой степени разумными и семантически связанными с содержимым, которое они разграничивают). Для получения дополнительной информации см. наше руководство по использованию XML-тегов.

​

2. Предоставьте четкие и недвусмысленные инструкции

Claude хорошо реагирует на четкие и прямые инструкции. Вместо того, чтобы оставлять место для неявных предположений, явно инструктируйте Claude с максимально возможной детализацией в вашем промпте, чтобы гарантировать, что Claude сможет полностью выполнить задачу в соответствии с вашими спецификациями. Например, вместо:

Попробуйте:

При создании промптов для Claude примите мышление, что Claude новичок в задаче и не имеет предварительного контекста, кроме того, что указано в промпте. Предоставление подробных и недвусмысленных объяснений поможет Claude генерировать лучшие ответы. Для получения дополнительной информации см. будьте ясны и прямолинейны.

​

3. Предварительно заполните ответ Claude

Вы можете расширить промпт Claude, чтобы предварительно заполнить ход Assistant. Claude продолжит разговор с последнего токена в сообщении Assistant. Это может помочь избежать болтливых тенденций Claude и гарантировать, что он предоставит желаемый формат вывода. Например:

Если вы используете этот подход, обязательно передайте </rewrite> в качестве стоп-последовательности в вашем вызове API. Для получения дополнительной информации см. наше руководство по предварительному заполнению ответа Claude.

​

4. Держите Claude в образе

См. держите Claude в образе для стратегий, чтобы гарантировать, что Claude сохраняет характер в сценариях ролевой игры. Обратите внимание, что для Claude 2.1 (и всех моделей Claude 3) вы также можете использовать системный промпт, чтобы помочь Claude лучше оставаться в образе.

​

5. Размещайте документы перед инструкциями

Длинное контекстное окно Claude (100K-200K в зависимости от модели) делает его отличным в анализе длинных документов и строк текста. Лучше всего предоставлять длинные документы и текст перед инструкциями или пользовательским вводом, поскольку Claude уделяет особое внимание тексту в нижней части промпта. Убедитесь, что вы выделяете важные инструкции в конце ваших промптов.

См. советы по длинному контекстному окну для получения дополнительной информации.

​

6. Добавьте много примеров (не менее 3)

Claude хорошо учится на примерах того, как он должен отвечать и в каком формате. Мы рекомендуем добавить в ваш промпт не менее трех примеров, но чем больше, тем лучше! Примеры особенно полезны для задач, требующих последовательных и надежных структурированных выходных данных. Единообразные примеры научат Claude всегда отвечать одинаково каждый раз. Узнайте больше, посетив наше руководство по промптингу с примерами.

​

Функции устаревших моделей

​

Claude выводит действия со звездочками

Когда устаревшим моделям Claude дается промпт для ролевой игры или системный промпт, они иногда любят творчески иллюстрировать свои ответы, записывая сценические указания, такие как *улыбается* или *машет рукой*. Если это нежелательно, вы можете постобработать вывод, чтобы удалить слова между звездочками.

Пример того, как это сделать на Python:

import re

text = "Привет. *Меня зовут Claude. *Я ИИ-ассистент."
cleaned = re.sub(r'\*.*?\*', '', text)
print(cleaned)
> Привет. Я ИИ-ассистент.