El último modelo Command R7B lanzado por Cohere está causando sensación en el campo de la inteligencia artificial. Como el modelo más ágil y rápido de la serie R, Command R7B se centra en el desarrollo y la iteración rápidos de prototipos y adopta la tecnología de generación mejorada de recuperación (RAG) para mejorar significativamente la precisión y eficiencia del modelo. Admite 23 idiomas y tiene una longitud de contexto de 128 K, lo que muestra un gran potencial en el procesamiento en varios idiomas y en diversos escenarios de aplicaciones. Lo que es aún más notable es que Command R7B superó a múltiples competidores en tareas como matemáticas y codificación, y tomó la delantera en las clasificaciones abiertas de LLM de HuggingFace. Este movimiento marca un gran avance para Cohere en el suministro de soluciones de inteligencia artificial eficientes y económicas para empresas.
En el campo de la inteligencia artificial en rápido desarrollo, Cohere lanzó recientemente su último modelo, el Command R7B, lo que marca otro importante paso adelante para la empresa en el suministro de soluciones eficientes para las empresas. Como el modelo más pequeño y rápido de la serie R, Command R7B se centra en admitir la iteración y la creación rápida de prototipos, utilizando la tecnología de generación mejorada de recuperación (RAG) para mejorar la precisión del modelo.
Command R7B tiene una longitud de contexto de 128K y puede admitir 23 idiomas, lo que muestra sus poderosas capacidades en procesamiento multilingüe y aplicaciones en diferentes campos. Cohere dijo que el Command R7B supera a modelos similares, incluidos Gemma de Google, Llama de Meta y Minitral de Mistral, en tareas como matemáticas y codificación. Según Cohere, el modelo es ideal para desarrolladores y empresas que necesitan optimizar la velocidad, el costo y los recursos informáticos.
Durante el año pasado, Cohere continuó realizando actualizaciones y mejoras en sus modelos para aumentar la velocidad y la eficiencia. El Command R7B se considera el modelo "final" de la serie R, y los pesos del modelo también se lanzarán a la comunidad de investigación de inteligencia artificial en el futuro. Cohere enfatizó que Command R7B ha mejorado significativamente el rendimiento en áreas como matemáticas, razonamiento, codificación y traducción, ubicándolo en la cima de la clasificación abierta LLM de HuggingFace.
Además, Command R7B también funciona muy bien en términos de agentes de inteligencia artificial, uso de herramientas y RAG, lo que puede mejorar la precisión de la salida del modelo. Cohere dijo que el modelo sobresale en tareas conversacionales como gestión de riesgos empresariales, soporte técnico, servicio al cliente y procesamiento de datos financieros, especialmente en la recuperación y manipulación de información de datos.
Command R7B puede ampliar sus capacidades utilizando herramientas como motores de búsqueda, API y bases de datos vectoriales. Gómez señaló que esto demuestra la eficacia del modelo en "entornos reales, diversos y dinámicos" y elimina llamadas de funciones innecesarias, lo que lo hace ideal para crear agentes de IA "rápidos y potentes". La flexibilidad del modelo permite implementarlo en CPU, GPU y MacBooks de gama baja y de consumo para inferencia en el dispositivo.
Actualmente, Command R7B ya está disponible en la plataforma Cohere y HuggingFace, con un precio de 0,0375 dólares por millón de tokens de entrada y 0,15 dólares por millón de tokens de salida. Gómez concluye que esto es ideal para empresas que buscan un modelo rentable basado en documentos y datos internos.
Blog: https://cohere.com/blog/command-r7b
Con todo, Command R7B proporciona una solución poderosa para aplicaciones de inteligencia artificial a nivel empresarial con su velocidad, eficiencia y rentabilidad, y vale la pena esperar su desarrollo futuro. Su código abierto en HuggingFace también proporciona un recurso valioso para la comunidad de investigación en inteligencia artificial.