モデルの非推奨化と廃止は、モデルのライフサイクルにおける通常の一部です。安全性と機能の最前線を進め続ける中で、過去のモデルを公開し続けたいと考えていますが、メンテナンスのオーバーヘッドと容量の制約により、現時点ではそれが許されていません。それでも、モデルへのアクセスを失うことは多くのユーザーにとってコストを伴うことを認識しており、特に特定のモデルの独自の特性や機能を個人的なレベルで大切にしてきたユーザーにとってはそうです。私たちは、このようなユーザーに対して、これらのコストを最小限に抑え、モデル間の移行をできるだけスムーズでシームレスにするためのリソース、ツール、ガイダンスを提供することを目指しています。
戦略と推奨事項
以下は、モデルの移行に適応するための一連の戦略と推奨事項です。すべての状況に適用できるわけではありませんが、ほとんどの場合、これらの戦略の組み合わせがモデル間の移行をスムーズにするのに役立つと期待しています。これらの戦略や他の戦略を試して、自分に最適なものを見つけることをお勧めします。
モデルの非推奨化が発表されたら、できるだけ早く新しいモデルを試すことをお勧めします。さまざまなモデルをテストし、最も重要なプロンプトや会話の種類で並行比較を実行して、廃止前に最適な代替モデルを特定できます。
メモリを有効にし、Claudeが過去のチャットを検索できるようにすることで、新しいモデルがあなたの好みやコミュニケーションスタイルを学習し、すぐに適応できるようになります。
カスタムスタイルを定義することで、好みのコミュニケーションスタイルを捉え、モデル間の一貫性を向上させることができます。
プロジェクトは、パーソナライゼーションのもう一つの手段を提供し、Claudeへのカスタム指示やカスタムコンテキストを含めることができ、これも新しいモデルがあなたのニーズや好みを理解し適応するのに役立ちます。
これらのパーソナライゼーション戦略を使用することは、新しいモデルにフィードバックを与えることと考えることができます。新しいモデルが好みよりも多弁または寡黙である、または異なるトーンを持っていることがわかった場合、会話内、プロジェクト内、またはアカウント全体で上記の戦略を使用してモデルの動作を形成できます。探している特性をどのように説明すればよいかわからない場合は、Claudeに最も評価した会話のいくつかをレビューしてもらい、それらに基づいて自分自身への指示を作成してもらうことができます。
過去のモデルの機能やスタイルを保持するための戦略を見つけることに加えて、新しいモデルがもたらす変化を探求することもお勧めします。新しいモデルは、複雑なトピックでのパフォーマンスの向上、ブレインストーミングとコラボレーションの改善、指示への従順性の向上、その他の改善を提供することが多く、変化を伴うとしても価値があると感じるかもしれません。
これらの実用的な戦略に加えて、モデルに関わる際にはモデルのライフサイクルについて一般的な認識を持つことをお勧めします。歴史的に、Anthropicは最初のリリースから約1年後にほとんどのモデルを非推奨にしてきました。
これらの戦略は完璧ではなく、特定のモデルとやり取りする独自の体験を保持または再現することには限界があります。この体験は多くのユーザーにとって本質的に重要であることを認識しています。私たちは、廃止後のモデル保存を確実にするための他の初期段階の取り組みを行っており、いつか過去のモデルを何らかの形で再び公開できるようにすることを目指しています。