Компанія Anthropic випустила Claude 4, нову модель штучного інтелекту, яка може похвалитися віконцем контексту на 1 мільйон токенів. Ця значна розробка дозволяє ШІ обробляти величезні обсяги даних, такі як цілі програмні проєкти або великі документи, за один запит, що значно розширює його можливості порівняно з попередніми моделями.
Розширене віконце контексту, еквівалентне приблизно 750 000 слів, дає змогу Claude аналізувати повні репозиторії коду та ефективно налагоджувати складні системи. Anthropic наголошує на покращеній узгодженості та точності при роботі з великими наборами даних. Це нововведення пропонує суттєві переваги для розробників програмного забезпечення, потенційно скорочуючи цикли розробки завдяки більш плавному інтегруванню ШІ в робочі процеси. Функції, такі як «Проєкти», дозволяють користувачам організовувати дані та дають змогу Claude посилатися на попередні взаємодії. Контекстне вікно моделі є критично важливим фактором, що визначає її здатність генерувати якісні відповіді. Збільшення віконця контексту дозволяє моделям ШІ обробляти більше вхідних токенів, що призводить до точнішого та повнішого розуміння запиту. Це, у свою чергу, дозволяє надавати більш релевантні та контекстуально відповідні відповіді. Наприклад, раніше моделі могли обробляти лише кілька сотень токенів, що обмежувало їхню здатність підтримувати довгі розмови або посилатися на попередній матеріал. Сучасні моделі, як Claude 4, можуть обробляти цілі книги або багатопотокові розмови без втрати узгодженості. Обмеження в 1 мільйон токенів у Claude 4 перевищує показники конкурентів, таких як GPT-4 від OpenAI, який має віконце контексту 128 000 токенів. Тести продуктивності показують, що Claude Opus 4 перевершує конкурентів у завданнях з кодування та міркування. Окрім розробки програмного забезпечення, це оновлення має потенційні застосування в юридичній та фінансовій сферах для аналізу великих файлів справ або ринкових звітів. Інтеграція Claude 4 через Amazon Web Services Bedrock сприяє створенню автономних ШІ-агентів. Однак, зростання розміру контекстного вікна вимагає значних обчислювальних ресурсів, що призводить до вищих витрат. Техніки, такі як retrieval augmented generation (RAG), та кешування контексту можуть допомогти оптимізувати використання ресурсів та зменшити затримку відповідей. Незважаючи на це, Anthropic продовжує зосереджуватися на безпеці та перевірених відповідях, що залишається їхньою відмінною рисою. Потенційні виклики включають високі вимоги до обчислювальних ресурсів та питання конфіденційності даних для підприємств.