来源: Anthropic翻译: Claude校对: ALLinLLM翻译进度: 31%

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1 介绍

1.1 开始使用 Claude

什么是 Claude？

Claude 是由 Anthropic 创建的大型语言模型（LLM）。它经过训练，能够以会话方式成为一位有帮助的助手。

您可以通过以下几种方式与 Claude 进行交互：

• Web - 通过 Anthropic 的控制台，您可以在聊天界面中与 Claude 对话。

• API - 允许将 Claude 集成到您的产品中，为客户提供服务。

无论选择哪种方式，与 Claude 的交互方式基本相同。这使得您可以先在网页控制台中测试不同的提示词，然后将它们应用到 API 系统中。

获取 Claude 访问权限

Anthropic 正在谨慎地推出 Claude，以确保其安全性和可扩展性。我们目前与选定的合作伙伴合作，在其产品中推出 Claude。如果您有兴趣成为合作伙伴之一，可以提交申请。请注意，由于申请量巨大，我们可能需要一些时间回复。

如果您已经通过某种接口（如 Slack 中的 Claude）与 Claude 交互，并希望切换到另一种接口（如 API 访问），您需要分别重新申请。

与 Claude 的第一次聊天

Claude 的能力取决于您提出问题的方式。以下是一些初始交互的建议：

• 将 Claude 视为外包员工像对待外包员工一样与 Claude 对话，而不是简单的文本补全工具。例如：

  写一篇专家级的激光光学技术摘要。

• Claude“记得”整个线程Claude 可以看到您在当前线程中的所有内容，但无法记住其他线程的对话。

• 需要记住的限制

  • Claude 可能会错误地报告自己的能力，或声称“更新记忆”。

  • 在复杂任务中，Claude 经常出错，甚至在基本任务上也会失误。

  • Claude 有时会产生幻觉或编造信息。

  • 它无法访问互联网，且训练数据可能早于 2 年前。

术语词典

• 上下文窗口：语言模型在生成文本时可以回顾的文本量。

• 微调：使用额外数据进一步训练预训练语言模型的过程。

• HHH：Anthropic 确保 Claude 有益、诚实和无害的目标。

• LLM：大型语言模型，能够执行多种任务。

• RLHF：人工反馈强化学习，用于训练 Claude 成为有帮助的助手。

• 温度：控制模型预测随机性的参数。

• Token：语言模型的最小单元，通常对应单词或字符。

2 提示词（Prompt）设计

2.1 设计提示词

Claude 被训练为一名有帮助的助手。以下是一些设计提示词的技巧：

• 明确提示像对待新员工一样，为 Claude 提供具体的指示。例如：markdown 人类：为什么天空是蓝色的？助手：

• 响应示例Claude 的响应称为“响应”。例如：markdown 天空呈现蓝色是由于瑞利散射现象。

• 提示长度Claude 的上下文窗口当前为 6500 个单词 / 8000 个 token / 28000 个字符。

2.2 避免歧义

• 明确描述需求例如：markdown 反例：纽约有多大？正例：相比其他州，纽约州的面积和人口有多大？

• 提供示例例如：markdown 人类：想一个护士的有趣集体名词。助手：一群天使的护士。

• 描述语调例如：markdown 人类：以数学老师的身份解释毕达哥拉斯定理。助手：毕达哥拉斯定理描述直角三角形中边长的关系……

3 复杂任务

3.1 编写子任务

当任务复杂时，将提示分解为多个子任务。例如：markdown 人类：请按以下步骤操作：

1. 编写一段关于工蜂如何维护巢穴的段落。

2. 将“蜜蜂”替换为德语单词，并标记为 蜜蜂。

3.2 检查理解

通过提问来确认 Claude 是否理解您的提示。例如：markdown 人类：您明白说明吗？助手：是的，我理解。

3.3 一步步思考

要求 Claude 逐步思考可以改善响应质量。例如：markdown 人类：我有两只猫，一只少了一条腿，另一只正常。它们总共有几条腿？助手：我可以一步一步地思考吗？

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