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在您提供的文章中，编者按对Claude 3在拒答率优化方面的进展进行了概述，并详细讨论了大模型拒答的主要原因、国内外相关规定，以及Claude 3针对拒答问题的优化机制。
以下是对文章内容的简要总结和概括：
编者按总结：
– Claude 3在拒答方面的改进，主要归功于模型基础能力（尤其是推理和泛化能力）的显著提升，使其能更好地理解用户意图并作出合适的回答。
– Claude 3更注重内生安全能力的提升，包括创建特殊数据集、设计宪法人工智能对齐方法以及采用多模态红队测试机制。
一、大模型拒答的主要原因和国内外相关规定总结：
– 大模型拒答的主要原因包括：安全要求、知识更新频率低、数据范围不完整以及未能准确理解提示词上下文。
– 中国对模型拒答有明确的治理要求，如《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《生成式人工智能服务安全基本要求》。
– 国际上，虽然内容安全有明确要求，但针对大模型拒答问题未设置具体标准。
二、Claude 3针对模型拒答的优化机制总结：
– Claude 3在推理、泛化和长上下文处理能力上有显著提升，安全能力也有进步。
– Anthropic公司采用宪法人工智能方法，通过特殊数据集和内部评估工具，帮助模型学习识别和拒绝有害内容。
– Claude 3在拒答能力上的优化，体现在降低无害问题的拒答率和提高有害问题的拒答率。
文章强调了模型拒答问题的复杂性，并提出了以发展眼光看待模型技术完善的必要性。Claude 3的经验为其他大模型的拒答优化提供了有益的借鉴和创新的思路。
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