Verbesserungen der RAG-optimierten Command Series LLMs von Cohere

Einleitung

Das auf Künstliche Intelligenz spezialisierte Unternehmen Cohere hat seine neuesten Versionen der Command R und Command R+ Modelle veröffentlicht. Diese Modelle bieten erhebliche Verbesserungen in den Bereichen Codierung, Mathematik, Logik und Latenz sowie erweiterte Fähigkeiten für mehrsprachige Anwendungen und die Analyse strukturierter Daten.

Überblick über die neuen Funktionen

Die aktualisierten Versionen der Command R und Command R+ Modelle zeichnen sich durch eine Vielzahl neuer Funktionen aus, die speziell für Unternehmensanwendungen optimiert wurden. Die Modelle unterstützen über zehn Sprachen, bieten Inline-Zitationen zur Überprüfung der Ausgaben und ermöglichen neue Anpassungsoptionen zur Reduzierung der Latenz.

Mehrsprachige Unterstützung

Die Command R und Command R+ Modelle unterstützen zehn wichtige Geschäftssprachen: Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Deutsch, Portugiesisch, Japanisch, Koreanisch, Arabisch und Chinesisch. Diese Mehrsprachigkeit erleichtert die globale Geschäftskommunikation und ermöglicht es Unternehmen, KI-gestützte Lösungen in verschiedenen Regionen einzusetzen.

Erweiterte Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Die neuen Modelle sind für fortgeschrittene RAG optimiert, was die Genauigkeit der Antworten verbessert und Inline-Zitationen bietet, um Halluzinationen zu minimieren. Dies macht die Modelle besonders attraktiv für Unternehmen, da sie zuverlässige und überprüfbare Informationen liefern können.

Integration von Werkzeugen

Ein weiterer Schwerpunkt der neuen Modelle ist die Integration von Werkzeugen zur Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse. Command R+ bietet nun die Fähigkeit zur Nutzung mehrerer Werkzeuge in mehreren Schritten, um anspruchsvolle Aufgaben zu lösen. Dies ermöglicht es dem Modell, Aufgaben wie das automatische Aktualisieren von CRM-Datenbanken durchzuführen.

Vergleich mit anderen Modellen

In Vergleichstests übertraf Command R+ andere Modelle in der gleichen Kategorie und konnte mit wesentlich teureren Modellen wie GPT-4 konkurrieren. Dies zeigt sich besonders in der Genauigkeit bei Frage-Antwort-Tests mit Wikipedia- und Internetdaten.

Preisgestaltung und Verfügbarkeit

Cohere bietet wettbewerbsfähige Preise für die Command R+ Modelle an, mit Input- und Output-Kosten von $3 bzw. $15 pro Million Token. Diese Preise sind vergleichbar mit Claude 3 Sonnet und deutlich günstiger als GPT-4 Turbo oder Claude 3 Opus.

Partnerschaften und Integration

Cohere hat eine Zusammenarbeit mit Microsoft Azure angekündigt, wodurch Entwickler und Unternehmen Zugang zu den neuesten Modellen über die Azure-Plattform erhalten. In den kommenden Wochen wird Cohere auch auf der Oracle Cloud Infrastructure (OCI) und anderen Cloud-Plattformen verfügbar sein.

Forschung und Entwicklung

Cohere unterstützt die KI-Forschungsgemeinschaft durch die Veröffentlichung der Gewichte für die aktuellen Versionen der Command R Modelle zur nicht-kommerziellen Nutzung. Dies ist Teil eines breiteren Engagements für die Unterstützung des ML-Ökosystems durch Forschungsstipendien und Open-Source-Veröffentlichungen.

Fazit

Mit den neuen Versionen der Command R und Command R+ Modelle unterstreicht Cohere seine Position als führender Anbieter von KI-Lösungen für Unternehmen. Die Verbesserungen in den Bereichen RAG, Mehrsprachigkeit und Werkzeugintegration machen die Modelle zu leistungsstarken Werkzeugen für eine Vielzahl von Geschäftsanwendungen. Unternehmen können nun effizientere und genauere KI-gestützte Lösungen implementieren und profitieren von den wettbewerbsfähigen Preisen und der breiten Verfügbarkeit über verschiedene Cloud-Plattformen.

Quellen

- https://cohere.com/blog/command-r - https://cohere.com/blog/command-r-plus-microsoft-azure - https://www.superannotate.com/blog/command-r-cohere - https://cohere.com/blog/commandr-fine-tuning - https://www.linkedin.com/posts/bmarcusmccann_introducing-command-r-a-scalable-llm-built-activity-7181788465448038400-EpXo - https://www.datacamp.com/tutorial/cohere-command-r-tutorial - https://accelerationeconomy.com/ai/coheres-fine-tuning-sets-aggressive-price-performance-bar-for-llms/ - https://clarifai.com/cohere/generate/models/command-r-plus - https://siliconangle.com/2024/04/04/cohere-releases-command-r-ai-model-designed-enterprise-scale-use/ - https://cohere.com/blog/cohere-partners-with-mongodb