Mô hình Command-R+ của Cohere là một mô hình mạnh mẽ về thu hồi và tạo ra (RAG) được thiết kế cho các ứng dụng doanh nghiệp sẵn sàng. Đây là các khả năng chính của mô hình này:

1. Độ chính xác trong các tác vụ RAG: Mô hình Command-R+ thể hiện độ chính xác mạnh mẽ trong các tác vụ RAG, vượt trội hơn các mô hình ngôn ngữ lớn khác như Mistral Large và GPT-4 Turbo.

2. Sử dụng công cụ: Mô hình này tuyên bố vượt trội hơn GPT-4 Turbo trong việc sử dụng công cụ, cho phép nó khai thác hiệu quả các nguồn thông tin bên ngoài để tạo ra các phản hồi chính xác và đáng tin cậy.

3. Cửa sổ ngữ cảnh lớn: Mô hình này có cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn nhiều, lên đến 128.000 token, cho phép nó xử lý các truy vấn và tác vụ phức tạp, nhiều bước.

4. Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Mô hình Command-R+ hỗ trợ 10 ngôn ngữ khác nhau, bao gồm Tiếng Anh, Tiếng Pháp, Tiếng Tây Ban Nha, Tiếng Ý, Tiếng Đức, Tiếng Bồ Đào Nha, Tiếng Nhật, Tiếng Hàn, Tiếng Ả Rập và Tiếng Trung, làm cho nó trở thành một giải pháp đa dạng cho các doanh nghiệp phục vụ khách hàng ở các khu vực khác nhau.

5. Giá cả cạnh tranh: So với các mô hình ngôn ngữ lớn khác như Mistral Large và GPT-4 Turbo, mô hình Command-R+ có giá thấp hơn, cung cấp một giải pháp hiệu quả hơn về chi phí cho các doanh nghiệp.

6. Trích dẫn nội tuyến: Mô hình này cung cấp trích dẫn nội tuyến cho các phản hồi của nó, giúp giảm thiểu sự ảo tưởng và cải thiện độ tin cậy của thông tin được cung cấp.

7. Được tối ưu hóa cho RAG sẵn sàng cho doanh nghiệp: Mô hình Command-R+ được tối ưu hóa cụ thể cho các tác vụ RAG nâng cao, làm cho nó trở thành một giải pháp phù hợp cho các trường hợp sử dụng tài chính, nhân sự, bán hàng, tiếp thị và hỗ trợ khách hàng.

Nói chung, mô hình Command-R+ từ Cohere dường như là một lựa chọn hấp dẫn cho các doanh nghiệp tìm kiếm một giải pháp RAG mạnh mẽ, đáng tin cậy và hiệu quả về chi phí, có thể xử lý nhiều ngôn ngữ và trường hợp sử dụng khác nhau.

Mô hình Command R+ từ Cohere thể hiện hiệu suất ấn tượng so với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nổi bật khác như GPT-4 Turbo và Mixlarge của Anthropic.

Về khả năng đa ngôn ngữ, mô hình Command R+ vượt trội hơn đáng kể so với mô hình Mixlarge của Anthropic và rất gần với hiệu suất của GPT-4 Turbo.

Đối với các tác vụ tạo ra dựa trên thu hồi (RAG), mô hình Command R+ cho thấy một mô hình tương tự, thể hiện mạnh mẽ so với các đối thủ cạnh tranh.

Đáng chú ý, Cohere tuyên bố mô hình Command R+ vượt trội hơn GPT-4 Turbo trong việc sử dụng công cụ, điều này có thể là một điểm khác biệt then chốt cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp.

Về giá cả, mô hình Command R+ được định giá thấp hơn GPT-4 Turbo và Mixlarge của Anthropic, nhưng cao hơn một số nhà cung cấp LLM khác. Tuy nhiên, sự tập trung của Cohere vào RAG và độ tin cậy sẵn sàng cho doanh nghiệp có thể biện minh cho mức giá đối với các trường hợp sử dụng liên quan.

Sự hỗ trợ đa ngôn ngữ của mô hình, bao gồm 10 ngôn ngữ như Tiếng Ả Rập và Tiếng Bồ Đào Nha, khiến nó nổi bật so với nhiều LLM khác có phạm vi ngôn ngữ hạn chế hơn. Điều này làm cho mô hình Command R+ trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các doanh nghiệp phục vụ khách hàng trên khắp các khu vực và ngôn ngữ khác nhau.

Nói chung, mô hình Command R+ dường như là một người thể hiện mạnh mẽ, đặc biệt là đối với các tác vụ RAG và ứng dụng doanh nghiệp, với giá cả cạnh tranh và khả năng đa ngôn ngữ rộng.

Mô hình Command R+ của Coare được định giá thấp hơn so với các mô hình Mistral Large và GPT-4 Turbo, nhưng cao hơn so với một số nhà cung cấp LLM khác. Công ty đã tập trung vào việc làm cho mô hình này dễ tiếp cận cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp.

Các tùy chọn định giá để thử nghiệm với mô hình bao gồm:

1. Coral Chat: Trò chuyện trực tiếp với mô hình để tạo ra các phản hồi.
2. Coral với Tìm kiếm Web: Tăng cường các phản hồi bằng khả năng tìm kiếm web.
3. Coral với Tài liệu: Thực hiện tạo ra dựa trên thu hồi trên các tài liệu của riêng bạn bằng cách tải lên chúng dưới dạng PDF hoặc văn bản.

Mặc dù các trọng số mô hình được công khai, Coare không cho phép sử dụng thương mại của mô hình ngoài API của họ. Đây dường như là một quyết định chiến lược để duy trì kiểm soát và đảm bảo mô hình được sử dụng cho các ứng dụng doanh nghiệp mà nó được thiết kế.

Nói chung, giá cả và khả năng tiếp cận của mô hình Command R+ dường như được thiết kế để hướng tới các doanh nghiệp cần các khả năng tạo ra dựa trên thu hồi đáng tin cậy, có thể xác minh và đa ngôn ngữ ở quy mô lớn.

Trong phần này, chúng tôi sẽ khám phá các khả năng của mô hình Cohere Command R+ thông qua hai bài trình diễn thực hành: Coral với Tìm kiếm Web và Coral với Tài liệu.

Coral với Tìm kiếm Web

Chúng tôi đã thử nghiệm chức năng Coral với Tìm kiếm Web. Khi được hỏi "Jamba LLM là gì?", mô hình đã cung cấp một phản hồi ngắn gọn và thông tin, trích dẫn các nguồn web liên quan để hỗ trợ thông tin. Tính năng trích dẫn nội tuyến cho phép người dùng dễ dàng xác minh các nguồn được sử dụng để tạo ra phản hồi.

Ngoài ra, mô hình đề xuất các câu hỏi tiếp theo, thể hiện khả năng tham gia vào một luồng hội thoại và cung cấp thêm thông tin về chủ đề.

Coral với Tài liệu

Tiếp theo, chúng tôi đã thử nghiệm chức năng Coral với Tài liệu. Chúng tôi cung cấp cho mô hình một tài liệu và hỏi "Tuning hướng dẫn là gì?". Mô hình đã tạo ra một phản hồi trực tiếp tham chiếu đến thông tin trong tài liệu, nhấn mạnh vào phần liên quan. Điều này thể hiện khả năng của mô hình thực hiện tạo ra dựa trên thu hồi, khai thác các tài liệu được cung cấp để cung cấp một câu trả lời thông tin và chính xác.

Tương tự như Coral với Tìm kiếm Web, mô hình đề xuất các câu hỏi tiếp theo, cho thấy tiềm năng của nó trong việc tham gia vào một cuộc thảo luận sâu hơn và toàn diện hơn.

Nói chung, những bài trình diễn thực hành này nổi bật hiệu suất mạnh mẽ của mô hình Cohere Command R+ trong các tác vụ tạo ra dựa trên thu hồi, khả năng cung cấp trích dẫn nội tuyến và tiềm năng để nâng cao các ứng dụng cấp doanh nghiệp yêu cầu thông tin đáng tin cậy và có thể xác minh.

Mô hình Cohere Command R+ là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ và ấn tượng được thiết kế cụ thể cho các tác vụ tạo ra dựa trên thu hồi (RAG). Với kích thước 104 tỷ tham số, khả năng đa ngôn ngữ và hiệu suất mạnh mẽ trên các bộ kiểm tra, nó dường như là một lựa chọn hấp dẫn cho các doanh nghiệp cần thông tin đáng tin cậy và có thể xác minh trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.

Khả năng cung cấp trích dẫn nội tuyến và giảm thiểu ảo tưởng của mô hình đặc biệt đáng chú ý, làm cho nó trở thành một lựa chọn phù hợp cho các ứng dụng trong tài chính, nhân sự, bán hàng, tiếp thị và hỗ trợ khách hàng. Mức giá, mặc dù cao hơn một số nhà cung cấp khác, dường như hợp lý với các khả năng của mô hình.

Mặc dù mô hình không phải là mã nguồn mở, chiến lược của Cohere là làm cho các trọng số mô hình được công khai để thử nghiệm, đồng thời yêu cầu sử dụng API của họ cho mục đích thương mại, là một cách tiếp cận thú vị. Điều này cho phép người dùng khám phá các khả năng của mô hình mà không phải chịu gánh nặng về lưu trữ và duy trì cơ sở hạ tầng.

Nói chung, mô hình Cohere Command R+ dường như là một ứng cử viên mạnh mẽ trong không gian RAG định hướng doanh nghiệp, và đáng được xem xét cho các tổ chức có các trường hợp sử dụng liên quan.