O mais recente modelo Command R7B lançado pela Cohere está causando sucesso no campo da inteligência artificial. Como o modelo mais simplificado e rápido da série R, o Command R7B concentra-se no rápido desenvolvimento e iteração de protótipos e adota a tecnologia Retrieval Enhanced Generation (RAG) para melhorar significativamente a precisão e a eficiência do modelo. Ele suporta 23 idiomas e tem um comprimento de contexto de 128K, mostrando forte potencial em processamento multilíngue e em vários cenários de aplicação. O que é ainda mais notável é que o Command R7B superou vários concorrentes em tarefas como matemática e codificação, assumindo a liderança no ranking aberto LLM do HuggingFace. Esta mudança marca um grande avanço para a Cohere no fornecimento de soluções de inteligência artificial eficientes e econômicas para empresas.
No campo de rápido desenvolvimento da inteligência artificial, a Cohere lançou recentemente o seu mais recente modelo, o Command R7B, marcando mais um importante passo em frente para a empresa no fornecimento de soluções eficientes para empresas. Como o menor e mais rápido modelo da série R, o Command R7B se concentra no suporte à prototipagem e iteração rápidas, usando a tecnologia Retrieval Augmented Generation (RAG) para melhorar a precisão do modelo.
O Command R7B tem um comprimento de contexto de 128K e pode suportar 23 idiomas, o que lhe confere recursos poderosos em processamento multilíngue e aplicações em diferentes campos. Cohere disse que o Command R7B supera modelos semelhantes, incluindo Gemma do Google, Llama da Meta e Minitral da Mistral, em tarefas como matemática e codificação. Segundo Cohere, o modelo é ideal para desenvolvedores e empresas que precisam otimizar velocidade, custo e recursos computacionais.
Durante o ano passado, a Cohere continuou a fazer atualizações e melhorias em seus modelos para aumentar a velocidade e a eficiência. O Command R7B é considerado o modelo "final" da série R, e os pesos dos modelos também serão liberados para a comunidade de pesquisa em inteligência artificial no futuro. Cohere enfatizou que o Command R7B melhorou significativamente o desempenho em áreas como matemática, raciocínio, codificação e tradução, classificando-o no topo da classificação aberta do HuggingFace LLM.
Além disso, o Comando R7B também tem um desempenho muito bom em termos de agentes de inteligência artificial, uso de ferramentas e RAG, o que pode melhorar a precisão da saída do modelo. Cohere disse que o modelo se destaca em tarefas de conversação, como gestão de riscos empresariais, suporte técnico, atendimento ao cliente e processamento de dados financeiros, particularmente na recuperação e manipulação de informações de dados.
O Command R7B pode estender sua funcionalidade usando ferramentas como mecanismos de pesquisa, APIs e bancos de dados vetoriais. Gomez observou que isso demonstra a eficácia do modelo em “ambientes reais, diversos e dinâmicos” e elimina chamadas de função desnecessárias, tornando-o ideal para construir agentes de IA “rápidos e poderosos”. A flexibilidade do modelo permite que ele seja implantado em CPUs, GPUs e MacBooks de baixo custo e de consumo para inferência no dispositivo.
Atualmente, o Command R7B já está disponível na plataforma Cohere e HuggingFace, ao preço de US$ 0,0375 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,15 por milhão de tokens de saída. Gomez concluiu que isso é ideal para empresas que buscam um modelo econômico baseado em documentos e dados internos.
Blog: https://cohere.com/blog/command-r7b
Em suma, o Command R7B fornece uma solução poderosa para aplicações de inteligência artificial de nível empresarial com sua velocidade, eficiência e economia, e vale a pena esperar pelo seu desenvolvimento futuro. Seu código aberto no HuggingFace também fornece um recurso valioso para a comunidade de pesquisa em inteligência artificial.