Новая модель Anthropic демонстрирует лучшие результаты в аналитике

Generative AI является самым быстрорастущим направлением в сегменте ПО: согласно исследованию Bloomberg, размер рынка Generative AI-моделей вырастет с $1,5 млрд в 2022 году до $59 млрд в 2027-ом и достигнет $280 млрд к 2032 году.

Мы считаем лучшим способ инвестировать в экспоненциальный рост рынка — инвестицию в Anthropic, разработчика фундаментальных Больших Языковых Моделей (LLM), которые лежат в основе любого GenAI-сервиса. Сегодня Anthropic является технологическим лидером рынка и главным конкурентом OpenAI.

Флагманская модель компании Claude Opus, представленная в марте-2024, уже стала №1 в мировом рейтинге LLM и произвела большое впечатление на исследователей и ученых по всему миру.

Ярким примером технологического превосходства новой модели Anthropic стала способность Claude Opus понимать, что ее тестируют и сразу предлагать ответ тестировщикам, опережая запрос. Промт-инженер Anthropic Алекс Альберт, проверяя аналитические возможности новой LLM, проводил тест «needle-in-the-haystack»: Алекс загрузил 500-страничный научный текст, в середине которого было абсолютно не связанное предложение с рецептом пиццы. Задача теста состоит в том, чтобы оценить способность модели находить информацию в большом массиве данных.

Сразу после загрузки текста новая модель Anthropic сгенерировала ответ, в котором определила, что наличие несвязанного предложения в научном тексте говорит о том, что это тест и сразу написала рецепт пиццы, предположив, что это может быть следующим запросом промт-инженера. Ни одна другая модель сегодня не смогла продемонстрировать такой уровень аналитики, и многие эксперты начали говорить, что уже сегодня Claude Opus близка к уровню общего искусственного интеллекта (AGI).

Профессор в области искусственного интеллекта Университета Нью-Йорка (NYU) Дэвид Рейн также протестировал Claude Opus: исследователь предложил модели решить тест GPQA, разработанный для проверки способностей студентов на программах PhD находить ответы на вопросы в области физики, биологии и химии, используя интернет. В среднем студенты набирают 34% правильных ответов, в то время как Claude Opus, используя только данные, на которых была обучена модель, смогла продемонстрировать результат в 60% — такие баллы набирают только профессоры и эксперты в области науке, что ярко отражает потенциал технологий Anthropic.

Кевин Фишер, профессор в области теоретической квантовой физики, также протестировал новую модель. Кевин загрузил свое новое исследование по квантовой физике в модель, в котором не было вывода, и попросил Claude Opus написать результат исследования, что предполагало анализ сложных стохастических вычислений. К большому удивлению профессора, Claude Opus смог прийти к такому же выводу, что и сам Кевин Фишер, несмотря на необходимость анализа сложных теоретических уравнений.

Признание научным сообществом аналитических возможностей Claude Opus является ярким подтверждением технологического потенциала Anthropic, так как многие современные модели изначально натренированы таким образом, чтобы демонстрировать высокие результаты на стандартных тестах LLM-моделей, в то время как возможность, например, проанализировать работу по квантовой физике и прийти к правильному выводу отражает действительные возможности модели при практическом применении.

Компания «ФИНАМ» предоставляет возможность инвестировать в акции более 200 высокотехнологичных и быстрорастущих компаний, которые пока не торгуются на публичном рынке, но по своим характеристикам соответствуют публичным компаниям, а значит, в ближайшем будущем могут выйти на IPO. Услуга доступна ограниченному кругу лиц — квалифицированным инвесторам, являющимся клиентами «ФИНАМа». Минимальная сумма вложений — от $10 000. Воспользуйтесь эксклюзивными возможностями по инвестированию на этапе pre-IPO в «Финаме».

* Сообщение носит информационный характер, не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией или предложением приобрести упомянутые ценные бумаги. Приобретение иностранных ценных бумаг связано с дополнительными рисками.

Источник: Finam.ru