Последняя модель Command R7B, выпущенная Cohere, произвела фурор в области искусственного интеллекта. Command R7B, самая оптимизированная и быстрая модель серии R, ориентирована на быструю разработку и итерацию прототипов и использует технологию Retrival Enhanced Generation (RAG) для значительного повышения точности и эффективности модели. Он поддерживает 23 языка и имеет длину контекста 128 КБ, что демонстрирует большой потенциал в многоязычной обработке и различных сценариях применения. Еще более примечательно то, что Command R7B превзошел многих конкурентов в таких задачах, как математика и программирование, и занял лидерство в открытом рейтинге LLM HuggingFace. Этот шаг знаменует собой крупный прорыв для Cohere в предоставлении эффективных и экономичных решений искусственного интеллекта для предприятий.
В быстро развивающейся области искусственного интеллекта компания Cohere недавно выпустила свою новейшую модель Command R7B, что стало еще одним важным шагом вперед в предоставлении эффективных решений для предприятий. Command R7B, самая маленькая и быстрая модель в серии R, ориентирована на поддержку быстрого прототипирования и итерации с использованием технологии Retrival Enhanced Generation (RAG) для повышения точности модели.
Команда R7B имеет длину контекста 128 КБ и может поддерживать 23 языка, что показывает ее мощные возможности в многоязычной обработке и приложениях в различных областях. Когер заявил, что Command R7B превосходит аналогичные модели, в том числе Gemma от Google, Llama от Meta и Minitral от Mistral, в таких задачах, как математика и программирование. По мнению Cohere, модель идеальна для разработчиков и предприятий, которым необходимо оптимизировать скорость, стоимость и вычислительные ресурсы.
В течение прошлого года Cohere продолжала модернизировать и улучшать свои модели для повышения скорости и эффективности. Command R7B считается «окончательной» моделью серии R, и в будущем вес модели также будет предоставлен исследователям искусственного интеллекта. Когер подчеркнул, что Command R7B значительно улучшила производительность в таких областях, как математика, рассуждение, кодирование и перевод, поставив его на вершину открытого рейтинга HuggingFace LLM.
Кроме того, Command R7B также очень хорошо работает с точки зрения агентов искусственного интеллекта, использования инструментов и RAG, что может повысить точность вывода модели. Когер заявил, что модель превосходно справляется с диалоговыми задачами, такими как управление корпоративными рисками, техническая поддержка, обслуживание клиентов и обработка финансовых данных, особенно при получении и манипулировании информацией о данных.
Команда R7B может расширить свои возможности с помощью таких инструментов, как поисковые системы, API и векторные базы данных. Гомес отметил, что это демонстрирует эффективность модели в «реальных, разнообразных и динамичных средах» и устраняет ненужные вызовы функций, что делает ее идеальной для создания «быстрых и мощных» агентов ИИ. Гибкость модели позволяет развертывать ее на процессорах, графических процессорах и MacBook начального и потребительского уровня для получения выводов на устройстве.
В настоящее время Command R7B уже доступен на платформе Cohere и HuggingFace по цене 0,0375 доллара США за миллион входных токенов и 0,15 доллара США за миллион выходных токенов. Гомес заключает, что это идеально подходит для предприятий, которые ищут экономически эффективную модель, основанную на внутренних документах и данных.
Блог: https://cohere.com/blog/command-r7b
В целом, Command R7B представляет собой мощное решение для приложений искусственного интеллекта корпоративного уровня с его скоростью, эффективностью и экономичностью, и его будущее развитие стоит с нетерпением ждать. Его открытый исходный код на HuggingFace также предоставляет ценный ресурс для сообщества исследователей искусственного интеллекта.