Claude教程：Claude旧模型优化与迁移

虽然我们强烈建议升级到 Claude 3 系列模型以获得更优越的性能、视觉能力和整体智能，但我们理解过渡需要时间，一些用户可能需要继续使用我们的旧模型一段时间。本指南旨在为我们的旧模型提供使用技巧，并提供将提示从其他模型（如 OpenAI 的 GPT）迁移到我们的旧模型的策略。

Anthropic 的旧模型

我们的旧模型包括 Claude Instant 1.2、Claude 2.0 和 Claude 2.1。在这些旧模型中，只有 Claude 2.1 支持系统提示（所有 Claude 3 模型都完全支持系统提示）。这些模型没有 Claude 3 系列的视觉能力，总体上性能和智能水平较低。但是，它们仍然可以用于不需要 Claude 3 模型高级功能的某些应用程序。

请注意，旧模型可能会随着时间的推移而被弃用，并且与新模型相比支持较少，因此我们建议尽可能计划迁移到 Claude 3 系列。

将提示从 OpenAI/ChatGPT 迁移到旧版 Claude 模型

如果您正在从 OpenAI 的 GPT 模型或 ChatGPT 过渡到 Claude 2 系列模型或更旧的模型，您可能需要对提示进行一些调整，以确保获得最佳性能。

以下是一些帮助您转换 GPT 提示以获得更好的旧版 Claude 模型结果的技巧：

1. 添加 XML 标签 XML 标签可用于划分提示的不同子部分，允许 Claude 将提示划分为不同的部分。例如，要将文档中的文本添加到提示中，请将文档包装在 <doc></doc> 标签中：

    
    <doc>
一些文本...
</doc>

Claude 还可以识别其他结构化格式，如 JSON 和 Markdown，但由于训练期间的接触，XML 在大多数情况下往往会带来最佳性能。

2. 提供清晰明确的指示 Claude 对清晰直接的指示反应良好。与其留出隐含假设的空间，不如在提示中尽可能详细地明确指示 Claude 以确保其完全执行任务。例如，不要这样：

用户：使用上下文和问题来创建答案。

尝试这样：

用户：请阅读 <question> 标签内提供的用户问题。然后，仅使用上面 <context> 标签内提供的上下文信息，生成问题的答案并将其输出在 <answer> 标签内。

3. 预填充 Claude 的响应 您可以扩展 Claude 的提示以预填充 Assistant 轮次。Claude 将从 Assistant 消息中的最后一个标记继续对话。这有助于避免 Claude 的啰嗦倾向，并确保它提供所需的输出格式。例如：

| 角色 | 内容 |
| ------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| 用户 | 我希望你使用以下说明重写以下段落：” {{INSTRUCTIONS}}“.
这是段落：“{{PARAGRAPH}}”
请在标签内输出你的重写。 |
| Assistant (预填充) ||

如果您使用此方法，请确保在 API 调用中将 </rewrite> 作为停止序列传递。

4. 保持 Claude 的角色 确保 Claude 在角色扮演场景中保持角色。对于 Claude 2.1（以及所有 Claude 3 模型），您可以使用系统提示来帮助 Claude 更好地保持角色。

5. 将文档放在指令之前 Claude 的长上下文窗口（根据模型的不同为 100K-200K）使其非常擅长解析和分析长文档和文本字符串。最好在指令或用户输入之前提供长文档和文本，因为 Claude 会特别注意提示底部附近的文本。请确保在提示末尾强调重要的指令。

6. 添加多个示例（至少 3 个） Claude 通过如何响应以及以何种格式响应的示例来很好地学习。我们建议在提示中添加至少三个示例，但越多越好！统一的示例将教会 Claude 每次都以相同的方式响应。

旧模型功能

Claude 输出星号动作 当给出角色扮演提示或系统提示时，旧版 Claude 模型有时喜欢通过编写舞台指示（如微笑或挥手）来创造性地说明他们的响应。如果不需要这样做，您可以对输出进行后处理以删除星号之间的单词。

以下是在 Python 中执行此操作的示例：

    python
    import re

text = "你好。*我的名字是 Claude。*我是一个 AI 助手。"
cleaned = re.sub(r'\*.*?\*', '', text)
print(cleaned)
> 你好。我是一个 AI 助手。

通过这些提示和技巧，您可以在旧版 Claude 模型上获得更好的性能和结果。尽管我们强烈建议升级到 Claude 3 系列，但这些方法可以帮助您在过渡期间充分利用现有模型的功能。

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