Cập nhật Mới về Claude AI: Bộ Chọn Mô Hình và Giao thức MCP

Cập nhật mới về Claude AI: Bộ chọn mô hình và Giao thức Kết nối ngữ cảnh

Mục lục

• Giới thiệu
• Bộ chọn mô hình mới
• Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP)
• Kết luận

Giới thiệu

Bài viết này tóm tắt những cập nhật mới nhất về Claude AI của Anthropic, bao gồm việc ra mắt bộ chọn mô hình và Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) đang được phát triển. Thông tin được tổng hợp từ các báo cáo gần đây trên TestingCatalog và từ Tibor Blaho (@btibor91 trên Twitter).

Bộ chọn mô hình mới

TestingCatalog cho biết người dùng giờ đây có thể truy cập mô hình Claude 3.5 Sonnet cũ hơn thông qua một bộ chọn mô hình được cập nhật. Tính năng này cho phép người dùng dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình Claude khác nhau, mang lại sự linh hoạt tùy thuộc vào nhu cầu sử dụng. Bên cạnh Claude 3.5 Sonnet (được mô tả là mô hình thông minh nhất của Anthropic tính đến thời điểm hiện tại), người dùng cũng có thể truy cập các mô hình khác như Claude 3 Opus (dành cho các tác vụ sáng tạo) và Claude 3 Haiku (mô hình nhanh hơn cho các tác vụ hàng ngày). Tuy nhiên, phiên bản mới nhất của Claude 3.5 Haiku hiện chưa có sẵn trên Claude.

Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP)

Tibor Blaho (@btibor91) đã báo cáo về việc ra mắt Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP). MCP hướng đến việc cung cấp một phương pháp chuẩn để các ứng dụng cung cấp ngữ cảnh cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Claude. Giao thức này tách biệt việc cung cấp ngữ cảnh khỏi tương tác LLM, tiềm năng cho phép tích hợp hiệu quả hơn với các hệ thống bên ngoài. Bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) MCP Python hỗ trợ cả khả năng client và server, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các ứng dụng có thể tương tác với LLM bằng giao thức này. Một đoạn tweet của Tibor Blaho đã cung cấp thêm chi tiết về MCP Python SDK.

Kết luận

Những cập nhật này phản ánh chiến lược tổng thể của Anthropic nhằm tăng cường tính linh hoạt của Claude trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, từ viết lách sáng tạo đến phân tích dữ liệu phức tạp. Việc giới thiệu MCP cho thấy sự tập trung vào việc cải thiện cách thức dữ liệu và công cụ bên ngoài tích hợp với LLM, có khả năng mở rộng tính hữu dụng của Claude trong môi trường chuyên nghiệp.