Le dernier modèle Command R7B publié par Cohere fait des vagues dans le domaine de l’intelligence artificielle. En tant que modèle le plus rationalisé et le plus rapide de la série R, le Command R7B se concentre sur le développement et l'itération rapides de prototypes et adopte la technologie Retrieval Enhanced Generation (RAG) pour améliorer considérablement la précision et l'efficacité du modèle. Il prend en charge 23 langues et a une longueur de contexte de 128 Ko, montrant un fort potentiel dans le traitement multilingue et divers scénarios d'application. Ce qui est encore plus remarquable, c'est que Command R7B a surpassé plusieurs concurrents dans des tâches telles que les mathématiques et le codage, prenant ainsi la tête du classement ouvert LLM de HuggingFace. Cette décision marque une avancée majeure pour Cohere dans la fourniture de solutions d'intelligence artificielle efficaces et économiques aux entreprises.
Dans le domaine en plein essor de l'intelligence artificielle, Cohere a récemment lancé son dernier modèle, le Command R7B, marquant une nouvelle étape importante pour l'entreprise dans la fourniture de solutions efficaces aux entreprises. En tant que modèle le plus petit et le plus rapide de la série R, le Command R7B se concentre sur la prise en charge du prototypage et de l'itération rapides, en utilisant la technologie Retrieval Augmented Generation (RAG) pour améliorer la précision du modèle.
La commande R7B a une longueur de contexte de 128 Ko et peut prendre en charge 23 langues, ce qui lui confère de puissantes capacités de traitement multilingue et d'applications dans différents domaines. Cohere a déclaré que le Command R7B surpasse les modèles similaires, notamment le Gemma de Google, le Llama de Meta et le Minitral de Mistral, dans des tâches telles que les mathématiques et le codage. Selon Cohere, le modèle est idéal pour les développeurs et les entreprises qui ont besoin d'optimiser la vitesse, les coûts et les ressources informatiques.
Au cours de la dernière année, Cohere a continué à apporter des mises à niveau et des améliorations à ses modèles pour accroître la vitesse et l'efficacité. Le Command R7B est considéré comme le modèle « final » de la série R, et les poids des modèles seront également communiqués à la communauté des chercheurs en intelligence artificielle à l'avenir. Cohere a souligné que Command R7B a considérablement amélioré ses performances dans des domaines tels que les mathématiques, le raisonnement, le codage et la traduction, le plaçant en tête du classement ouvert LLM de HuggingFace.
De plus, Command R7B fonctionne également très bien en termes d'agents d'intelligence artificielle, d'utilisation d'outils et de RAG, ce qui peut améliorer la précision des résultats du modèle. Cohere a déclaré que le modèle excelle dans les tâches conversationnelles telles que la gestion des risques d'entreprise, le support technique, le service client et le traitement des données financières, en particulier dans la récupération et la manipulation des données.
La commande R7B peut étendre ses fonctionnalités à l'aide d'outils tels que des moteurs de recherche, des API et des bases de données vectorielles. Gomez a noté que cela démontre l'efficacité du modèle dans « des environnements réels, diversifiés et dynamiques » et élimine les appels de fonctions inutiles, ce qui le rend idéal pour créer des agents d'IA « rapides et puissants ». La flexibilité du modèle lui permet d'être déployé sur des processeurs, des GPU et des MacBook bas de gamme et grand public pour une inférence sur l'appareil.
Actuellement, Command R7B est déjà disponible sur la plateforme Cohere et HuggingFace, au prix de 0,0375 $ par million de jetons d'entrée et de 0,15 $ par million de jetons de sortie. Gomez a conclu que cette solution est idéale pour les entreprises qui recherchent un modèle rentable basé sur des documents et des données internes.
Blogue : https://cohere.com/blog/command-r7b
Dans l’ensemble, Command R7B fournit une solution puissante pour les applications d’intelligence artificielle au niveau de l’entreprise grâce à sa rapidité, son efficacité et sa rentabilité, et son développement futur mérite d’être attendu avec impatience. Son open source sur HuggingFace constitue également une ressource précieuse pour la communauté de recherche en intelligence artificielle.