Вышли обновленные версии моделей Command R (35B) и Command R+ (104B): две мощные языковые модели с 104B и 35B параметрами для мультиязычного искусственного интеллекта

 Updated Versions of Command R (35B) and Command R+ (104B) Released: Two Powerful Language Models with 104B and 35B Parameters for Multilingual AI

Новые версии моделей Command R (35B) и Command R+ (104B) выпущены: Two Powerful Language Models with 104B and 35B Parameters for Multilingual AI

Компания Cohere For AI представила два значительных прорыва в области моделей искусственного интеллекта с выпуском моделей C4AI Command R+ 08-2024 и C4AI Command R 08-2024. Эти передовые языковые модели разработаны для расширения возможностей ИИ, особенно в области генерации текста, логического мышления и использования инструментов. Они имеют глубокие последствия как для исследований, так и для практических применений в различных областях.

Обзор модели C4AI Command R+ 08-2024

Модель C4AI Command R+ 08-2024 представляет собой гигантский скачок в возможностях ИИ. Это модель исследовательского уровня с потрясающими 104 миллиардами параметров. Она оснащена технологией Retrieval Augmented Generation (RAG) и расширенными функциями использования инструментов, позволяющими автоматизировать сложные многошаговые задачи, включая суммирование, ответы на вопросы, логическое мышление в различных контекстах и многое другое.

Одной из важных особенностей C4AI Command R+ 08-2024 является его многоязычная профессиональность. Модель обучена на 23 языках, что позволяет ей обслуживать глобальную аудиторию и делает ее универсальным инструментом для международных приложений. Кроме того, она была оценена на 10 языках, обеспечивая ее надежность в многоязычных средах.

В своей архитектуре C4AI Command R+ 08-2024 является авторегрессионной языковой моделью, которая использует оптимизированную трансформерную архитектуру. После начального предварительного обучения модель проходит надзорное тонкослойное обучение (SFT) и обучение предпочтений для согласования своего поведения с человеческими предпочтениями, особенно в областях полезности и безопасности. Модель также использует Grouped Query Attention (GQA) для улучшения скорости вывода, что делает ее высокоэффективной в обработке и генерации текста.

Генерация на основе контекста и использование инструментов

C4AI Command R+ 08-2024 специально разработана для генерации на основе контекста. Это означает, что модель может генерировать ответы, которые не только соответствуют контексту, но и подтверждаются конкретными отрывками документов, предоставленными на этапе ввода. Эта способность критически важна для задач, требующих от модели создания обоснованных резюме или выполнения заключительного шага в RAG.

Возможности использования инструментов модели также впечатляют. Она обучена обрабатывать разговорное использование инструментов, позволяя ей взаимодействовать с различными инструментами во время разговора. Это взаимодействие не ограничивается одним инструментом; модель может использовать несколько инструментов на различных этапах разговора для достижения более сложных целей.

Длина контекста и многоязычные возможности

Еще одной важной особенностью C4AI Command R+ 08-2024 является поддержка расширенной длины контекста в 128 тысяч токенов. Этот длинный контекст позволяет модели поддерживать связь и актуальность на протяжении длительных разговоров или документов, что делает ее полезной для задач, включающих обработку больших объемов информации или создание длинных выводов.

Многоязычные возможности модели дополняют ее полезность. Благодаря обучению на 23 языках и оценке в 10, C4AI Command R+ 08-2024 хорошо подходит для применения в различных языковых средах, что делает ее бесценным инструментом для глобальных исследовательских инициатив, создания контента и систем поддержки клиентов, работающих на разных языках.

C4AI Command R 08-2024: Компактный вариант

Помимо модели C4AI Command R+ 08-2024, представляющей вершину производительности с 104 миллиардами параметров, Cohere также представила более компактную модель C4AI Command R 08-2024 с 35 миллиардами параметров. Несмотря на меньший размер, C4AI Command R 08-2024 остается высокопроизводительной генеративной моделью с возможностями, аналогичными большой модели, но в меньшем масштабе. Модель оптимизирована для логического мышления, суммирования и ответов на вопросы, а также поддерживает многоязычную генерацию, обучаясь и оцениваясь на тех же языках. Эта модель предлагает более доступный вариант для пользователей, которым требуется высокопроизводительный ИИ в более ограниченной вычислительной или ресурсной среде.

Приложения и последствия

Выпуск этих двух моделей Cohere и Cohere For AI является значительным прорывом в исследованиях в области ИИ. Их открытый характер означает, что исследователи и разработчики по всему миру могут получить доступ к и использовать эти мощные инструменты для различных применений, начиная от академических исследований до практических реализаций в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и обслуживание клиентов. Более того, сложные возможности использования инструментов и генерации на основе контекста модели C4AI Command R+ 08-2024 обещают быть особенно многообещающими для задач, требующих высокой точности и контекстного понимания. Например, в юридической или медицинской сфере, где точное извлечение информации и генерация имеют решающее значение, эти модели могут значительно улучшить эффективность и надежность систем, работающих на основе ИИ.

Заключение

Релиз C4AI Command R+ 08-2024 и C4AI Command R 08-2024 от Cohere for AI представляет собой значительный этап в эволюции ИИ. Эти модели предлагают беспрецедентные возможности генерации текста, логического мышления и многоязычной поддержки, открывая новые возможности для автоматизации сложных задач с использованием продвинутых инструментов. Открытые веса делают эти мощные инструменты доступными для мирового научного сообщества, заложив основу для будущих инноваций, которые определят будущее интеграции ИИ в сложные реальные приложения.

Источник изображения: Cohere for AI

Исследование выполнено исследователями проекта Cohere for AI.

Не забудьте читать нашу последнюю информацию в Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наш бюллетень.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 50k+ подписчиков в Reddit.

Кстати, у нашего спонсора есть рекомендуемая вебинар: ‘Building Performant AI Applications with NVIDIA NIMs and Haystack’

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…