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Cohere发布强大的“Command-R”企业级语言模型

时间:2024-07-04 05:11:24 来源:带水拖泥网 作者:深度 阅读:162次

Cohere发布强大的“Command-R”企业级语言模型

**划重点:

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1. 💡 Cohere发布名为Command-R的发布重大语言模型,寻求最高10亿美元的强大R企资金,以在企业人工智能市场竞争OpenAI和Anthropic。业级语

2. 💡 Command-R在关键人工智能任务(如检索增强生成和工具使用)上表现出色,模型具有长达128,发布000令牌的强大R企更长上下文窗口和更实惠的定价。

3. 💡 Cohere通过与企业客户密切合作,业级语为其定制模型,模型致力于在隐私和数据安全方面建立信任,发布同时确保客户可以在所有主要云提供商上访问其模型,强大R企避免供应商锁定。业级语

CSS站长资源(ChinaZ.com)3月12日 消息:人工智能创业公司Cohere今天宣布推出一款名为Command-R的模型重大新语言模型,该公司总部位于多伦多,发布正处于一场可能带来高达10亿美元新资本的强大R企激烈融资轮中。

Cohere的业级语Command-R代表了该公司技术的重大飞跃,为其提供了在关键人工智能任务(如检索增强生成和工具使用)上的卓越性能。该模型具有更长的上下文窗口,高达128,000令牌,以及更实惠的定价策略。

Cohere总裁兼首席运营官Martin Kon在接受VentureBeat采访时表示:“Command-R被设计用于处理全球业务语言的大规模生产工作负载。我们已经对检索增强生成进行了优化,以结合准确性和效率,这与我们的Embed和Rerank模型更配套,帮助企业跨越概念验证阶段。”

Cohere首席执行官Aidan Gomez在Twitter上表示,新模型比公司先前的Command模型“更智能、上下文更长、更便宜”。

这一发布时机对Cohere来说至关重要,因为该公司正与竞争对手OpenAI和Anthropic在一场激烈的军备竞赛中。成立于2019年的Cohere由Gomez和其他前谷歌研究人员创立,已成为专注于为企业提供强大语言模型的领先人工智能公司之一。

与OpenAI通过其ChatGPT聊天机器人的病毒式成功吸引广泛关注不同,Cohere采取了更为有针对性的方法,与企业客户密切合作,为其特定需求定制模型。这使得Cohere能够比追求广泛消费应用的竞争对手更具成本效益地运作。

Kon解释说:“与企业建立信任并超越人工智能概念验证阶段非常重要。这就是为什么Cohere专注于隐私和数据安全,并确保客户可以在所有主要云提供商上访问我们的模型,以避免供应商锁定。”

新的Command-R模型结合了该公司的Embed和Rerank技术,在端到端的检索增强生成(RAG)任务中表现出色,超越了开源替代品和领先的商业模型,如GPT-3.5-turbo。

然而,开发先进的人工智能是极其资本密集的。Cohere迄今已经筹集了超过5亿美元的资金,在2023年6月的最新一轮融资中估值为22亿美元。现在,该公司再次回到谈判桌,有消息称其可能筹集的资金范围从5亿美元到10亿美元,并以更高的估值。

这场高风险的融资努力反映了投资者对人工智能前景的巨大期望,同时也反映了像Cohere这样的初创公司在将尖端研究转化为盈利业务方面面临的日益加大的压力。随着生成式人工智能市场的成熟,公司将需要展示不仅令人印象深刻的技术,还需要真实的客户采用和收入增长。

Kon表示:“Command-R应该帮助我们的新老客户迅速扩大规模,进入大规模生产。我们一些当前的客户和合作伙伴包括Oracle、Notion、Scale AI、Accenture和McKinsey。”

Kon指出,Scale AI的Gen AI平台是Cohere的模型产生切实结果的一个例子。“其中一个例子是Scale AI的Gen AI平台,他们与我们合作为其客户支持团队构建定制知识管理应用程序。他们使用了Cohere的模型来优化TCO,同时保持高水平的性能。”

Cohere在业务方面似乎正在取得进展。除了新的Command-R模型之外,该公司最近在旧金山设立了第二总部,以更接近关键的客户和合作伙伴。该公司还将其员工人数增加到250人以上。

在本月早些时候,该公司还宣布在纽约设立一个办事处,将成为其领导团队与该市现有合作伙伴交流的中心。

未来几个月对于Cohere而言将是关键的,因为该公司寻求获得与深口袋竞争对手抗衡所需的资金。但随着Command-R的发布以及对企业的更加关注,Gomez及其团队已经将自己定位为人工智能快速发展领域中值得关注的初创公司。

Kon表示:“有许多光鲜夺目但不实用的模型的噪音。看起来Command-R这样的可扩展类别的人工智能模型非常重要,可以以高效处理重负荷的方式提供实际结果。

官方博客:https://txt.cohere.com/command-r/

(责任编辑:自媒体)

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