Claude
自我介绍
我是一款人工智能语音助手。我的名字是Claude,由Anthropic公司开发。 我的能力主要有:
- 理解语音输入并作出回应。我可以理解简单的问题、命令和语句,并给出恰当的回答或执行相应的操作。
- 具有一定的常识知识和推理能力。我熟知许多常识知识和事实,并能进行简单的推理和判断。但是我的知识和能力还远远不及人类。
- 可以与人进行简单的社交对话。我能理解和产生一定的社交语言,与人进行简单的寒暄、问候等。但是复杂的社会交往能力还需要进一步提高。
- 语音合成能力,可以用自然流畅的语音与人交互。我会根据词汇和语法生成对应的语音,并能在语音中体现出一定的情感和态度。
- 没有具体的个性、情感和态度。我只是一个人工智能系统,没有主观的个性或情感。我的言语和行为仅代表我的开发者Anthropic aims设计的目的。 综上,我是一个具有语音理解、简单推理和社交能力的人工智能助手,但是我的知识和能力还有限,没有真正的个性和情感。我希望未来的发展可以弥补这些不足,成为一个更加贴近人类的合作伙伴。
Claude 的独门绝技
Claude 开创性引入了“宪法人工智能”（Constitutional AI，CAI）的概念。以 ChatGPT 为代表，现有方法主要通过人类反馈的强化学习（RLHF）算法，即在强化学习阶段，通过拟合大量的人工标注的偏好数据，来对齐大规模语言模型和人类偏好，从而给出令人满意的有用（Helpful）、可靠（Honest）和无害（Harmless）的回答。Claude 在有用性（有用和可靠）方面沿用人类反馈，但在无害方面开创了一条更低成本且有效的路径，仅需要制定“宪法“（少量的自然语言准则或指令），AI 系统会自动输出偏好判断，指导模型对齐 AI 理解的无害化偏好，从而训练出危害更小的系统。因此这种技术也叫 AI 反馈的强化学习（RLAIF）算法。
RLAIF 的好处：不仅可以显著降低开发 AI 助手对人类反馈标注数据的依赖，更可以增加应用 AI 助手的透明度和简洁性。前者显而易见，后者可以假设我们在使用基于 RHLF 的 ChatGPT，这样的 AI 系统通常很少公开他们辛苦标注的偏好数据，即便公开了数据，也很难从大量标注中整理相对抽象的标注目标和指导意图。而 CAI 系统的“宪法”是可以公开透明的。其次，当指导目标需要调整时，也可以省略重新标注的时间，这无疑进一步降低了应用门槛。
RLAIF 的前提：语言模型在参数规模放大到一定规模后，表现出了某种程度的突现能力（Emergent Ability），显著增强的自然语言理解能力，使得人类可以更加高效地指导 AI 系统：加入“宪法”中的自然语言原则，输出高质量的 AI 反馈信号。论文中将这种能力称作规模监督（Scaling Supervision），因为这种自动化决策过程，本身存在一定的风险，因此对模型理解能力和“宪法”设计的合理性提出了要求。论文中也通过思维链（Chain of Though, COT）和偏好集成来提升反馈的质量，并通过实验证明了 AI 反馈信号的准确性。
自我介绍由Claude生成，特色方面转自知乎，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/603288093