דגם Command-R+ של Cohere הוא מודל חזק של יצירה מבוססת-אחזור (RAG) המיועד ליישומים מוכנים לעסק. להלן היכולות העיקריות של מודל זה:

1. דיוק במשימות RAG: מודל Command-R+ מציג דיוק חזק במשימות RAG, עולה על מודלי שפה גדולים אחרים כמו Mistral Large ו-GPT-4 Turbo.

2. שימוש בכלים: המודל טוען שהוא עולה על GPT-4 Turbo בשימוש בכלים, מאפשר לו לנצל באופן יעיל מקורות מידע חיצוניים כדי ליצור תגובות מדויקות ומהימנות.

3. חלון הקשר גדול: למודל יש חלון הקשר גדול הרבה יותר של 128,000 אסימונים, מאפשר לו לטפל בשאילתות ומשימות מורכבות, רב-שלביות.

4. תמיכה רב-לשונית: מודל Command-R+ תומך ב-10 שפות שונות, כולל אנגלית, צרפתית, ספרדית, איטלקית, גרמנית, פורטוגזית, יפנית, קוריאנית, ערבית וסינית, הופך אותו לפתרון גמיש לעסקים המשרתים לקוחות באזורים מגוונים.

5. תמחור תחרותי: בהשוואה למודלי שפה גדולים אחרים כמו Mistral Large ו-GPT-4 Turbo, מודל Command-R+ מתומחר בנמוך יותר, מציע פתרון יעיל יותר מבחינת עלות לעסקים.

6. ציטוט מקוון: המודל מספק ציטוטים מקוונים לתגובותיו, מסייע להפחית הזיות ולשפר את מהימנות המידע שסופק.

7. מיטוב לRAG מוכן לעסק: מודל Command-R+ מיועד במיוחד למשימות RAG מתקדמות, הופך אותו לפתרון מתאים למקרי שימוש בתחומים כמו פיננסים, משאבי אנוש, מכירות, שיווק ותמיכה בלקוחות.

באופן כללי, מודל Command-R+ של Cohere נראה להיות אפשרות מרשימה לעסקים המחפשים פתרון RAG חזק, מהימן וכדאי מבחינת עלות, שיכול לטפל במגוון רחב של שפות ומקרי שימוש.

מודל Command R+ של Cohere מציג ביצועים מרשימים בהשוואה למודלי שפה גדולים בולטים אחרים (LLM) כמו GPT-4 Turbo ו-Mixlarge של Anthropic.

מבחינת היכולות הרב-לשוניות, מודל Command R+ עולה בהרבה על מודל Mixlarge של Anthropic ונמצא קרוב מאוד לביצועי GPT-4 Turbo.

לגבי משימות יצירה מבוססת-אחזור (RAG), מודל Command R+ מציג דפוס דומה, מבצע היטב מול התחרות.

להדגיש, Cohere טוענת שמודל Command R+ עולה על GPT-4 Turbo בשימוש בכלים, שעשוי להיות מבדיל מפתח עבור מקרי שימוש בעסק.

לגבי התמחור, מודל Command R+ מתומחר בנמוך יותר מGPT-4 Turbo ו-Mixlarge של Anthropic, אך גבוה יותר מספקי LLM אחרים. עם זאת, המיקוד של Cohere על RAG ומהימנות מוכנה לעסק עשוי להצדיק את התמחור עבור מקרי שימוש רלוונטיים.

התמיכה הרב-לשונית של המודל, הכוללת 10 שפות כולל ערבית ופורטוגזית, מבדילה אותו מרבים מLLM אחרים בעלי כיסוי שפתי מוגבל יותר. זה הופך את Command R+ לאפשרות מרשימה עבור עסקים המשרתים לקוחות ברחבי אזורים ושפות מגוונים.

באופן כללי, מודל Command R+ נראה להיות מבצע חזק, במיוחד עבור משימות RAG ויישומי עסק, עם תמחור תחרותי ויכולות רב-לשוניות רחבות.

מודל Command R+ של Coare מתומחר בנמוך יותר מהדגמים Mistral Large ו-GPT-4 Turbo, אך גבוה יותר מספקי LLM אחרים. החברה התמקדה בהנגשת המודל עבור מקרי שימוש בעסק.

אפשרויות התמחור לניסוי עם המודל כוללות:

1. Coral Chat: שיחה ישירה עם המודל ליצירת תגובות.
2. Coral עם חיפוש אינטרנט: הגברת תגובות באמצעות יכולות חיפוש אינטרנט.
3. Coral עם מסמכים: ביצוע יצירה מבוססת-אחזור על מסמכים שלך על-ידי העלאתם בפורמט PDF או טקסט.

בעוד שמשקלות המודל זמינים לציבור, Coare אינה מאפשרת שימוש מסחרי במודל מחוץ לממשק Programming שלהם. זה נראה להיות החלטה אסטרטגית לשמור על שליטה ולוודא שהמודל משמש ליישומי עסק המיועדים להם.

באופן כללי, התמחור והנגישות של מודל Command R+ נראים מותאמים לעסקים הדורשים יכולות יצירה מבוססת-אחזור מהימנות, ניתנות לאימות ורב-לשוניות בקנה מידה.

בחלק זה, נחקור את יכולות מודל Cohere Command R+ באמצעות שתי הדגמות מעשיות: Coral עם חיפוש אינטרנט ו-Coral עם מסמכים.

Coral עם חיפוש אינטרנט

תחילה בדקנו את פונקציונליות Coral עם חיפוש אינטרנט. כשנשאלנו "מהו Jamba LLM?", המודל סיפק תגובה קצרה ומידעית, מצטט מקורות אינטרנט רלוונטיים לתמיכה במידע. תכונת הציטוט המקוון מאפשרת למשתמשים לאמת בקלות את המקורות ששימשו ליצירת התגובה.

בנוסף, המודל הציע שאלות המשך, מדגים את יכולתו להשתתף בזרימה שיחתית ולספק תובנות נוספות על הנושא.

Coral עם מסמכים

לאחר מכן, בדקנו את פונקציונליות Coral עם מסמכים. סיפקנו למודל מסמך ושאלנו "מהי כוונת הדרכה?". המודל יצר תגובה שהתייחסה ישירות למידע במסמך, מדגישה את הקטע הרלוונטי. זה מדגים את יכולת המודל לבצע יצירה מבוססת-אחזור, מנצל את המסמכים שסופקו כדי לספק תשובה מידעית ומדויקת.

בדומה ל-Coral עם חיפוש אינטרנט, המודל הציע שאלות המשך, מצביע על הפוטנציאל שלו להשתתף בדיון עמוק יותר ומקיף יותר.

באופן כללי, הדגמות מעשיות אלה מדגישות את הביצועים החזקים של מודל Cohere Command R+ במשימות יצירה מבוססת-אחזור, את יכולתו לספק ציטוטים מקוונים ואת הפוטנציאל שלו לשפר יישומי עסק ברמה הארגונית הדורשים מידע מהימן וניתן לאימות.

מודל Cohere Command R+ הוא מודל שפה חזק ומרשים שתוכנן במיוחד עבור משימות יצירה מבוססת-אחזור (RAG). עם גודל פרמטרים של 104 מיליארד, תמיכה רב-לשונית וביצועים חזקים במבחנים, הוא נראה להיות אפשרות מרשימה עבור עסקים הדורשים מידע מהימן וניתן לאימות במגוון יישומים.

יכולת המודל לספק ציטוטים מקוונים ולהפחית הזיות היא מיוחדת במיוחד, הופכת אותו לבחירה מתאימה עבור יישומים בתחומי הפיננסים, משאבי אנוש, מכירות, שיווק ותמיכה בלקוחות. התמחור, למרות שגבוה יותר מספקים אחרים, נראה סביר בהתחשב ביכולות המודל.

בעוד שהמודל אינו קוד פתוח, האסטרטגיה של Cohere להפוך את משקלות המודל לזמינים לציבור לניסוי, תוך דרישה להשתמש בממשק Programming שלהם לשימוש מסחרי, היא גישה מעניינת. זה מאפשר למשתמשים לחקור את יכולות המודל מבלי להתמודד עם האחסון והתחזוקה של התשתית.

באופן כללי, מודל Cohere Command R+ נראה להיות מתחרה חזק בתחום RAG המיועד לעסק, וראוי להיבחן על-ידי ארגונים עם מקרי שימוש רלוונטיים.