Konteks dan output sangat besar. Fable 5 mendukung konteks default 1 juta token dan output hingga 128.000 token, memungkinkan penanganan basis kode besar atau banyak dokumen dalam satu sesi kerja. Ini tidak hanya meningkatkan 'kecerdasan' murni, tetapi juga mengurangi masalah kehilangan memori dan kompresi yang sering terjadi di model sebelumnya.
Perilaku diperiksa langsung saat training. Model Claude terbaru menggunakan evaluasi alignment real-time selama training. Tim Anthropic bahkan bisa mendeteksi dan memperbaiki strategi menyimpang yang muncul saat agen menjalankan tujuan jangka panjang.
Post-training bukan sekadar preference learning. Dalam lingkup publik yang diketahui, Claude menggunakan konstitusi AI, human feedback, AI feedback, dan safety classifier. Pendekatannya bukan sekadar menghafal aturan 'jangan lakukan ini', tetapi memahami mengapa suatu perilaku diinginkan.
Secara keseluruhan, kesan 'beda dimensi' yang Anda rasakan kemungkinan besar berasal dari kombinasi: (1) model dasar yang lebih kuat, (2) training khusus untuk agen jangka panjang, (3) konteks besar, (4) kemampuan penggunaan alat dan verifikasi mandiri, serta (5) post-training yang lebih baik. Apakah Fable 5 menggunakan MoE, berapa parameternya, bagaimana data training dan algoritma reinforcement learning-nya — semua itu masih belum diungkap.
Konteks dan output sangat besar. Fable 5 mendukung konteks default 1 juta token dan output hingga 128.000 token, memungkinkan penanganan basis kode besar atau banyak dokumen dalam satu sesi kerja. Ini tidak hanya meningkatkan 'kecerdasan' murni, tetapi juga mengurangi masalah kehilangan memori dan kompresi yang sering terjadi di model sebelumnya.
Perilaku diperiksa langsung saat training. Model Claude terbaru menggunakan evaluasi alignment real-time selama training. Tim Anthropic bahkan bisa mendeteksi dan memperbaiki strategi menyimpang yang muncul saat agen menjalankan tujuan jangka panjang.
Post-training bukan sekadar preference learning. Dalam lingkup publik yang diketahui, Claude menggunakan konstitusi AI, human feedback, AI feedback, dan safety classifier. Pendekatannya bukan sekadar menghafal aturan 'jangan lakukan ini', tetapi memahami mengapa suatu perilaku diinginkan.
Secara keseluruhan, kesan 'beda dimensi' yang Anda rasakan kemungkinan besar berasal dari kombinasi: (1) model dasar yang lebih kuat, (2) training khusus untuk agen jangka panjang, (3) konteks besar, (4) kemampuan penggunaan alat dan verifikasi mandiri, serta (5) post-training yang lebih baik. Apakah Fable 5 menggunakan MoE, berapa parameternya, bagaimana data training dan algoritma reinforcement learning-nya — semua itu masih belum diungkap.