モデルの廃止と提供終了はモデルのライフサイクルの日常的な部分です。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ころですが、メンテナンスのオーバーヘッドと容量の制約により、現在のところそれは実現できていません。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コストをもたらすことを認識しており、特に特定のモデルの独特な特性や機能を個人的に価値あるものとして捉えてきたユーザーにとってはそうです。私たちは、そのようなユーザーのコストを最小化し、モデル間の移行をできるだけスムーズで無理のないものにするために、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戦略と推奨事項のセットです。すべてがあらゆる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予想されます。これらおよび他の戦略を試して、あなたにとって最適なものを見つけることをお勧めします。
モデルの廃止が発表されたら、できるだけ早く新しいモデルを試してみることをお勧めします。あなたにとって最も重要なプロンプトと会話を使用して、異なるモデルをテストし、提供終了前に最適な代替モデルを特定するために、並行比較を実行できます。
メモリを有効にしてClaudeに過去のチャットを検索させることで、新しいモデルがあなたの好みとコミュニケーションスタイルを学習し、すぐに適応するのに役立ちます。
カスタムスタイルを定義することで、あなたの好みのコミュニケーションスタイルをキャプチャでき、モデル間の一貫性を向上させるのに役立ちます。
プロジェクトは別のパーソナライゼーション手段を提供し、Claudeのカスタム指示とカスタムコンテキストを含めることができ、これにより新しいモデルがあなたのニーズと好みを理解し、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。新しいモデルがあなたの好みより話しすぎたり、話さなかったり、異なるトーンを持っていたりする場合、上記の戦略を使用して、会話内、プロジェクト内、またはアカウント全体でモデルの動作を形作ることができます。探しているものの特性を説明する方法がわからない場合は、Claudeに最も高く評価した会話のいくつかを確認し、それらに基づいて自分自身の指示を作成するよう依頼できます。
過去のモデルの機能と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索することもお勧めします。複雑なトピックのパフォーマンスの向上、ブレーンストーミングとコラボレーションの改善、より良い指示の遵守、および変化を伴う場合でも価値があると思われるその他の改善を提供することがよくあります。
これらの実践的な戦略とともに、モデルに関連する際にモデルのライフサイクルについての一般的な認識を維持することをお勧めします。歴史的に、Anthropicはほとんどのモデルを初期リリースから約1年後に廃止してきました。
これらの戦略は完璧ではなく、特定のモデルとの相互作用の独特な経験を保持または複製することに向けてのみ機能します。これ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、提供終了後のモデル保存を確保するための他の初期段階の取り組みを行っており、いつかは過去のモデルを何らかの形で再び公開できることを目指しています。