O modelo Command-R+ da Cohere é um poderoso modelo de geração aumentada por recuperação (RAG) projetado para aplicações prontas para empresas. Aqui estão as principais capacidades deste modelo:

1. Precisão em Tarefas RAG: O modelo Command-R+ demonstra forte precisão em tarefas RAG, superando outros grandes modelos de linguagem como o Mistral Large e o GPT-4 Turbo.

2. Uso de Ferramentas: O modelo afirma superar o GPT-4 Turbo no uso de ferramentas, permitindo que ele aproveite efetivamente fontes de informação externas para gerar respostas precisas e confiáveis.

3. Grande Janela de Contexto: O modelo tem uma janela de contexto muito maior de 128.000 tokens, permitindo que ele lide com consultas e tarefas complexas e de várias etapas.

4. Suporte Multilíngue: O modelo Command-R+ suporta 10 idiomas diferentes, incluindo inglês, francês, espanhol, italiano, alemão, português, japonês, coreano, árabe e chinês, tornando-o uma solução versátil para empresas que atendem clientes em diversas regiões.

5. Preços Competitivos: Em comparação com outros grandes modelos de linguagem como o Mistral Large e o GPT-4 Turbo, o modelo Command-R+ é precificado mais baixo, oferecendo uma solução mais econômica para as empresas.

6. Citação Inline: O modelo fornece citações inline para suas respostas, ajudando a mitigar a alucinação e melhorar a confiabilidade das informações fornecidas.

7. Otimizado para RAG Pronto para Empresas: O modelo Command-R+ é especificamente otimizado para tarefas avançadas de RAG, tornando-o uma solução adequada para casos de uso de finanças, RH, vendas, marketing e suporte ao cliente.

Em geral, o modelo Command-R+ da Cohere parece ser uma opção convincente para empresas que buscam uma solução de RAG poderosa, confiável e econômica, capaz de lidar com uma ampla gama de idiomas e casos de uso.

O modelo Command R+ da Cohere demonstra desempenho impressionante em comparação com outros proeminentes grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4 Turbo e o Mixlarge da Anthropic.

Em termos de capacidades multilíngues, o modelo Command R+ supera o modelo Mixlarge da Anthropic por uma margem significativa e está muito próximo do desempenho do GPT-4 Turbo.

Para tarefas de geração aumentada por recuperação (RAG), o modelo Command R+ mostra um padrão semelhante, apresentando um desempenho forte contra a concorrência.

Notavelmente, a Cohere afirma que o modelo Command R+ supera o GPT-4 Turbo no uso de ferramentas, o que pode ser um diferencial-chave para casos de uso empresarial.

Em relação aos preços, o modelo Command R+ é precificado mais baixo do que o GPT-4 Turbo e o Mixlarge da Anthropic, mas mais alto do que alguns outros fornecedores de LLM. No entanto, o foco da Cohere em RAG e confiabilidade pronta para empresas pode justificar o preço para os casos de uso relevantes.

O suporte multilíngue do modelo, abrangendo 10 idiomas, incluindo árabe e português, o destaca de muitos outros LLMs que têm uma cobertura de idiomas mais limitada. Isso torna o modelo Command R+ uma opção convincente para empresas que atendem clientes em diversas regiões e idiomas.

Em geral, o modelo Command R+ parece ser um forte desempenho, particularmente para tarefas de RAG e aplicações empresariais, com preços competitivos e amplas capacidades multilíngues.

O modelo Command R+ da Coare é precificado mais baixo do que os modelos Mistral Large e GPT-4 Turbo, mas mais alto do que alguns outros fornecedores de LLM. A empresa se concentrou em tornar o modelo acessível para casos de uso empresarial.

As opções de preços para experimentar o modelo incluem:

1. Coral Chat: Converse diretamente com o modelo para gerar respostas.
2. Coral com Pesquisa na Web: Aumentar as respostas com recursos de pesquisa na web.
3. Coral com Documentos: Realizar geração aumentada por recuperação em seus próprios documentos, carregando-os em formato PDF ou texto.

Embora os pesos do modelo estejam disponíveis publicamente, a Coare não permite o uso comercial do modelo fora de sua API. Essa parece ser uma decisão estratégica para manter o controle e garantir que o modelo seja usado para suas aplicações empresariais focadas.

Em geral, os preços e a acessibilidade do modelo Command R+ parecem adaptados para empresas que exigem capacidades confiáveis, verificáveis e multilíngues de geração aumentada por recuperação em escala.

Nesta seção, exploraremos as capacidades do modelo Cohere Command R+ por meio de duas demonstrações práticas: Coral com Pesquisa na Web e Coral com Documentos.

Coral com Pesquisa na Web

Primeiro, testamos a funcionalidade Coral com Pesquisa na Web. Quando perguntado "O que é Jamba LLM?", o modelo forneceu uma resposta concisa e informativa, citando fontes da web relevantes para apoiar as informações. O recurso de citação inline permite que os usuários verifiquem facilmente as fontes usadas para gerar a resposta.

Adicionalmente, o modelo sugeriu perguntas de acompanhamento, demonstrando sua capacidade de se envolver em um fluxo conversacional e fornecer mais insights sobre o tópico.

Coral com Documentos

Em seguida, testamos a funcionalidade Coral com Documentos. Fornecemos ao modelo um documento e perguntamos "O que é ajuste de instrução?". O modelo gerou uma resposta que fez referência direta às informações no documento, destacando a seção relevante. Isso demonstra a capacidade do modelo de realizar geração aumentada por recuperação, aproveitando os documentos fornecidos para entregar uma resposta bem informada e precisa.

Semelhante ao Coral com Pesquisa na Web, o modelo sugeriu perguntas de acompanhamento, indicando seu potencial de se envolver em uma discussão mais profunda e abrangente.

Em geral, essas demonstrações práticas destacam o forte desempenho do modelo Cohere Command R+ em tarefas de geração aumentada por recuperação, sua capacidade de fornecer citações inline e seu potencial de aprimorar aplicações empresariais que exigem informações confiáveis e verificáveis.

O modelo Cohere Command R+ é um modelo de linguagem poderoso e impressionante, especificamente projetado para tarefas de geração aumentada por recuperação (RAG). Com seu tamanho de 104 bilhões de parâmetros, suporte multilíngue e forte desempenho em benchmarks, ele parece ser uma opção convincente para empresas que exigem informações confiáveis e verificáveis em uma variedade de casos de uso.

A capacidade do modelo de fornecer citações inline e mitigar alucinações é particularmente notável, tornando-o uma escolha adequada para aplicações em finanças, RH, vendas, marketing e suporte ao cliente. O preço, embora mais alto do que alguns outros provedores, parece razoável dadas as capacidades do modelo.

Embora o modelo não seja de código aberto, a estratégia da Cohere de tornar os pesos do modelo publicamente disponíveis para experimentação, exigindo o uso de sua API para uso comercial, é uma abordagem interessante. Isso permite que os usuários explorem as capacidades do modelo sem o ônus de hospedar e manter a infraestrutura.

Em geral, o modelo Cohere Command R+ parece ser um forte concorrente no espaço RAG focado em empresas e vale a pena considerar para organizações com casos de uso relevantes.