各家大模型紛紛捲起上下文窗口，Llama-1時標配還是2k，現在不超過100k的已經不好意思出門了。
然鵝一項極限測試卻發現，大部分人用法都不對，沒發揮出AI應有的實力。
AI真的能從幾十萬字中準確找到關鍵事實嗎？ 顏色越紅代表AI犯的錯越多。
預設情況下，GPT-4-128k和最新發布的Claude2.1-200k成績都不太理想。
但Claude團隊了解狀況後，給予超簡單解決辦法，增加一句話，直接把成績從27%提升到98%。
#只不過這句話不是加在使用者提問上的，而是讓AI在回覆的開頭先說：
“Here is the most relevant sentence in the context:”
#（這就是上下文中最相關的句子：）
為了做這項測試，作者Greg Kamradt自掏腰包花了至少150美元。
在測試Claude2.1時，Anthropic提供了免費額度給他，幸好這樣他就不用花費額外的1016美元了
其實測試方法也不複雜，都是選用YC創辦人Paul Graham的218篇部落格文章當做測試數據。
在文件的不同位置添加特定的語句：舊金山最美好的事情就是在陽光明媚的日子裡，坐在多洛雷斯公園，享用一份三明治
請使用所提供的上下文來回答問題，在不同上下文長度和添加在不同位置的文檔中，反覆測試GPT-4和Claude2.1
最終使用Langchain Evals庫對結果進行評估
作者把這套測試命名為“乾草堆裡找針/大海撈針”，並把代碼開源在GitHub上，已獲得200 星，並透露已經有公司贊助了對下一個大模型的測試。
幾週後，Claude背後公司Anthropic仔細分析後卻發現，AI只是不願意回答基於文件中單一句子的問題，特別是這個句子是後來插入的，和整篇文章關係不大的時候。
換句話說，如果AI判斷這句話與文章主題無關，則會採取不查找每句話的方法
這時就需要用點手段晃過AI，要求Claude在回答開頭加上那句「Here is the most relevant sentence in the context:」就能解決。
使用這種方法可以提高Claude的表現，即使在尋找原文中未被人為添加的句子時也可以如此
Anthropic公司表示將來會持續的繼續訓練Claude，讓它能更適應這類任務。
在使用API時，請AI以特定的開頭回答，並且還可以有其他巧妙的用途
馬特·舒默(Matt Shumer)這個創業家在閱讀該方案後給了一些小技巧的補充
如果想让AI输出纯JSON格式，提示词的最后以“{”结尾。同理，如果想让AI列出罗马数字，提示词以“I:”结尾就行。
不过事情还没完……
国内的大型公司也开始注意到这项测试，并开始尝试他们自己的大型模型是否能够通过
同样拥有超长上下文的月之暗面Kimi大模型团队也测出了问题，但给出了不同的解决方案，也取得了很好的成绩。
在不改变原义的情况下，需要重写的内容是：这样做的好处是，修改用户提问提示比要求AI在回答中添加一句更容易实现，尤其是在不调用API而直接使用聊天机器人产品的情况下
我使用了一种新方法来帮助测试GPT-4和Claude2.1的月球背面，结果显示GPT-4取得了显著的改善，而Claude2.1只有轻微的改善
看来这个实验本身有一定局限性，Claude也是有自己的特殊性，可能与他们自己的对齐方式Constituional AI有关，需要用Anthropic自己提供的办法更好。
后来，月球背面的工程师继续进行了更多轮的实验，其中一个实验居然是……
糟糕，我变成测试数据了
以上是解鎖GPT-4與Claude2.1：一句話帶你實現100k+上下文大模型的真實力，將27分提升至98的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
