舊版模型指南
雖然我們強烈建議升級到 Claude 3 系列模型,以獲得更優異的性能、視覺能力和整體智慧(更多資訊請參見模型概述頁面),但我們理解過渡需要時間,有些使用者可能還需要繼續使用我們的舊版模型一段時間。
本指南旨在提供使用我們舊版模型的提示,以及將您的提示從其他模型(如 OpenAI 的 GPT)遷移到我們舊版模型的提示(有關遷移到我們的前沿模型,請參閱我們的主要遷移指南)。
Anthropic 的舊版模型
我們的舊版模型包括 Claude Instant 1.2、Claude 2.0 和 Claude 2.1。在這些舊版模型中,只有 Claude 2.1 支援系統提示(所有 Claude 3 模型都完全支援系統提示)。
這些模型沒有 Claude 3 系列的視覺能力,總體上性能和智慧程度較低。但是,它們仍然可以用於不需要 Claude 3 模型高級功能的某些應用程式。有關完整摘要,請參閱模型概述頁面。
請注意,舊版模型可能會隨著時間的推移而被淘汰,並且與新模型相比支援較少,因此我們建議盡可能計劃遷移到 Claude 3 系列。
將提示從 OpenAI/ChatGPT 遷移到舊版 Claude 模型
如果您正在從 OpenAI 的 GPT 模型或 ChatGPT 過渡到 Claude 2 系列或更舊的模型,您可能需要對提示進行一些調整,以確保獲得最佳性能。雖然 Claude 3 系列的可控性要強得多,通常可以在不需要修改的情況下處理提示遷移,但舊版模型可能需要額外的提示調整。(儘管如此,雖然不是必需的,但這些相同的技術和其他提示工程策略仍然可能有助於將 Claude 3 模型的性能提高到基準以上。)
以下是一些提示,可幫助您轉換 GPT 提示,以便在舊版 Claude 模型中獲得更好的結果:
1. 添加 XML 標籤
XML 標籤(例如 <tag></tag>
)可用於劃分提示的不同子部分,使 Claude 能夠將提示劃分為不同的部分。例如,要將文檔中的文本添加到提示中,請將文檔包裝在 <doc></doc>
標籤中:
<doc>
一些文本...
</doc>
Claude 還可以識別其他結構化格式,如 JSON 和 Markdown,但由於訓練期間的接觸,XML 在大多數情況下往往會帶來最佳性能。您可以使用任何您想要的標籤名稱,只要它們遵循 <>
和 </>
格式(儘管我們建議使標籤名稱在某種程度上合理並與它們劃分的內容語義相關)。有關更多資訊,請參閱我們的使用 XML 標籤指南。
2. 提供清晰明確的指示
Claude 對清晰直接的指示反應良好。與其留出隱含假設的空間,不如在提示中盡可能詳細地明確指示 Claude,以確保 Claude 能夠根據您的規格完全執行手頭的任務。例如,不要這樣:
角色 | 內容 |
---|---|
使用者 | 使用上下文和問題來創建答案。 |
嘗試這樣:
角色 | 內容 |
---|---|
使用者 | 請閱讀 <question> 標籤內提供的使用者問題。然後,僅使用上面 <context> 標籤內提供的上下文資訊,生成問題的答案並將其輸出在 <answer> 標籤內。 |
在為 Claude 創建提示時,請採用這樣的思維方式:Claude 對任務是新手,除了提示中陳述的內容之外沒有任何先前的上下文。提供詳細明確的解釋將有助於 Claude 生成更好的回應。有關更多資訊,請參閱清晰直接。
3. 預填 Claude 的回應
您可以擴展 Claude 的提示以預填 Assistant
回合。Claude 將從 Assistant
消息中的最後一個標記繼續對話。這有助於避免 Claude 的健談傾向,並確保它提供所需的輸出格式。例如:
角色 | 內容 |
---|---|
使用者 | 我希望您使用以下指示重寫以下段落:” {{INSTRUCTIONS}}“. 這是段落: <text>“{{PARAGRAPH}}”</text> 請在 <rewrite></rewrite> 標籤內輸出您的重寫。 |
Assistant (預填) | <rewrite> |
如果您使用此方法,請確保在 API 調用中將 </rewrite>
作為停止序列傳遞。有關更多資訊,請參閱我們的預填 Claude 的回應指南。
4. 保持 Claude 的角色
請參閱保持 Claude 的角色,瞭解在角色扮演場景中確保 Claude 保持角色的策略。請注意,對於 Claude 2.1(以及所有 Claude 3 模型),您還可以使用系統提示來幫助 Claude 更好地保持角色。
5. 將文檔放在指示之前
Claude 的長上下文窗口(根據模型的不同為 100K-200K)使其非常適合解析和分析長文檔和文本字串。最好在指示或使用者輸入之前提供長文檔和文本,因為 Claude 會特別注意提示底部附近的文本。請確保在提示的末尾強調重要的指示。
有關更多資訊,請參閱長上下文窗口提示。
6. 添加多個示例(至少 3 個)
Claude 通過如何回應以及以何種格式回應的示例來很好地學習。我們建議在提示中添加至少三個示例,但越多越好!對於需要一致可靠的結構化輸出的任務,示例尤其有益。統一的示例將教導 Claude 每次都以相同的方式回應。通過訪問我們的使用示例提示指南瞭解更多資訊。
舊版模型功能
Claude 輸出星號動作
當給出角色扮演提示或系統提示時,舊版 Claude 模型有時喜歡通過編寫舞台指示(如 *微笑*
或 *揮手*
)來創造性地說明它們的回應。如果不需要這樣做,您可以對輸出進行後處理以刪除星號之間的單詞。
以下是在 Python 中執行此操作的示例:
import re
text = "你好。*我的名字是 Claude。*我是一個 AI 助手。"
cleaned = re.sub(r'\*.*?\*', '', text)
print(cleaned)
> 你好。我是一個 AI 助手。