Modellveraltungen und -stilllegungen sind routinemäßige Bestandteile des Modelllebenszyklus. Obwohl wir frühere Modelle gerne öffentlich verfügbar halten würden, während wir weiterhin die Grenzen von Sicherheit und Fähigkeiten vorantreiben, erlauben der Wartungsaufwand und Kapazitätsbeschränkungen dies derzeit nicht. Dennoch erkennen wir an, dass der Verlust des Zugangs zu Modellen für viele Nutzer mit Kosten verbunden ist, insbesondere für diejenigen, die den einzigartigen Charakter oder die Fähigkeiten eines bestimmten Modells auf persönlicher Ebene schätzen gelernt haben. Wir streben danach, solchen Nutzern Ressourcen, Tools und Anleitungen bereitzustellen, um diese Kosten zu minimieren und die Übergänge zwischen Modellen so reibungslos und nahtlos wie möglich zu gestalten.
Strategien und Empfehlungen
Im Folgenden finden Sie eine Reihe von Strategien und Empfehlungen zur Anpassung an Modellübergänge. Nicht alle davon sind in jeder Situation anwendbar, aber in den meisten Fällen erwarten wir, dass eine Kombination dieser Strategien dazu beitragen kann, den Übergang zwischen Modellen zu erleichtern. Wir ermutigen Sie, mit diesen und anderen Strategien zu experimentieren, um herauszufinden, was für Sie am besten funktioniert.
Wenn eine Modellveraltung angekündigt wird, empfehlen wir, so bald wie möglich mit neueren Modellen zu experimentieren. Sie können verschiedene Modelle testen und Vergleiche nebeneinander mit den Arten von Prompts und Gesprächen durchführen, die Ihnen am wichtigsten sind, um das beste alternative Modell vor der Stilllegung zu identifizieren.
Das Aktivieren des Gedächtnisses und das Erlauben, dass Claude frühere Chats durchsucht, kann neuen Modellen helfen, Ihre Präferenzen und Ihren Kommunikationsstil zu lernen und sich sofort daran anzupassen.
Das Definieren benutzerdefinierter Stile, die Ihren bevorzugten Kommunikationsstil erfassen, kann dazu beitragen, die Konsistenz zwischen Modellen zu verbessern.
Projekte bieten eine weitere Möglichkeit der Personalisierung und können benutzerdefinierte Anweisungen für Claude sowie benutzerdefinierten Kontext enthalten, was wiederum neuen Modellen helfen kann, Ihre Bedürfnisse und Präferenzen zu verstehen und sich daran anzupassen.
Die Verwendung dieser Personalisierungsstrategien kann als Feedback an neue Modelle betrachtet werden. Wenn Sie feststellen, dass ein neues Modell gesprächiger oder weniger gesprächig ist als Sie es bevorzugen würden, oder einen anderen Ton hat, können Sie das Verhalten des Modells innerhalb eines Gesprächs, innerhalb eines Projekts oder über Ihr gesamtes Konto hinweg mit den oben genannten Strategien gestalten. Wenn Sie nicht sicher sind, wie Sie die Eigenschaften beschreiben sollen, nach denen Sie suchen, können Sie Claude bitten, einige der Gespräche zu überprüfen, die Sie am meisten geschätzt haben, und darauf basierend Anweisungen für sich selbst zu erstellen.
Zusätzlich zur Suche nach Strategien zur Bewahrung von Funktionen und Stilen früherer Modelle ermutigen wir Sie auch, die Veränderungen zu erkunden, die neuere Modelle mit sich bringen. Sie bieten oft verbesserte Leistung bei komplexen Themen, verbessertes Brainstorming und Zusammenarbeit, besseres Befolgen von Anweisungen und andere Verbesserungen, die Sie möglicherweise wertvoll finden, auch wenn sie mit einer Veränderung einhergehen.
Neben diesen praktischen Strategien empfehlen wir, ein allgemeines Bewusstsein für den Modelllebenszyklus im Umgang mit Modellen aufrechtzuerhalten; historisch gesehen hat Anthropic die meisten Modelle etwa ein Jahr nach ihrer ersten Veröffentlichung als veraltet erklärt.
Diese Strategien sind nicht perfekt und können nur begrenzt dazu beitragen, die einzigartige Erfahrung der Interaktion mit einem bestimmten Modell zu bewahren oder zu replizieren, was für viele Nutzer von intrinsischem Wert ist. Wir unternehmen weitere erste Schritte, um die Modellerhaltung nach der Stilllegung sicherzustellen, und streben eines Tages danach, frühere Modelle in irgendeiner Form wieder öffentlich verfügbar zu machen.