Desbloquea RAG listo para la empresa con el modelo especializado Command-R+ de Cohere

El modelo Command-R+ de Cohere es un poderoso modelo de generación aumentada por recuperación (RAG) diseñado para aplicaciones listas para empresas. Estas son las principales capacidades de este modelo:

1. Precisión en tareas RAG: El modelo Command-R+ demuestra una gran precisión en tareas RAG, superando a otros modelos de lenguaje grandes como Mistral Large y GPT-4 Turbo.

2. Uso de herramientas: El modelo afirma superar a GPT-4 Turbo en el uso de herramientas, lo que le permite aprovechar eficazmente las fuentes de información externas para generar respuestas precisas y confiables.

3. Ventana de contexto grande: El modelo tiene una ventana de contexto mucho más grande de 128,000 tokens, lo que le permite manejar consultas y tareas complejas y de varios pasos.

4. Soporte multilingüe: El modelo Command-R+ admite 10 idiomas diferentes, incluidos inglés, francés, español, italiano, alemán, portugués, japonés, coreano, árabe y chino, lo que lo convierte en una solución versátil para empresas que atienden a clientes en diversas regiones.

5. Precios competitivos: En comparación con otros modelos de lenguaje grandes como Mistral Large y GPT-4 Turbo, el modelo Command-R+ tiene un precio más bajo, lo que ofrece una solución más rentable para las empresas.

6. Citas en línea: El modelo proporciona citas en línea para sus respuestas, lo que ayuda a mitigar las alucinaciones y mejorar la confiabilidad de la información proporcionada.

7. Optimizado para RAG listo para empresas: El modelo Command-R+ está específicamente optimizado para tareas RAG avanzadas, lo que lo convierte en una solución adecuada para casos de uso de finanzas, recursos humanos, ventas, marketing y atención al cliente.

El modelo Command R+ de Cohere demuestra un rendimiento impresionante en comparación con otros modelos de lenguaje grandes (LLM) prominentes como GPT-4 Turbo y Mixlarge de Anthropic.

En términos de capacidades multilingües, el modelo Command R+ supera por un margen significativo al modelo Mixlarge de Anthropic y está muy cerca del rendimiento de GPT-4 Turbo.

Para las tareas de generación aumentada por recuperación (RAG), el modelo Command R+ muestra un patrón similar, con un rendimiento sólido frente a la competencia.

Cabe destacar que Cohere afirma que el modelo Command R+ supera a GPT-4 Turbo en el uso de herramientas, lo que podría ser un factor diferenciador clave para los casos de uso empresarial.

En cuanto a los precios, el modelo Command R+ tiene un precio más bajo que GPT-4 Turbo y Mixlarge de Anthropic, pero más alto que algunos otros proveedores de LLM. Sin embargo, el enfoque de Cohere en RAG y la confiabilidad lista para empresas pueden justificar el precio para los casos de uso relevantes.

El soporte multilingüe del modelo, que abarca 10 idiomas, incluidos el árabe y el portugués, lo diferencia de muchos otros LLM que tienen una cobertura de idiomas más limitada. Esto convierte al modelo Command R+ en una opción atractiva para las empresas que atienden a clientes en diversas regiones y idiomas.

En general, el modelo Command R+ parece ser un fuerte competidor, especialmente para las tareas RAG y las aplicaciones empresariales, con precios competitivos y amplias capacidades multilingües.

El modelo Command R+ de Coare tiene un precio más bajo que los modelos Mistral Large y GPT-4 Turbo, pero más alto que algunos otros proveedores de LLM. La empresa se ha enfocado en hacer que el modelo sea accesible para los casos de uso empresarial.

Las opciones de precios para experimentar con el modelo incluyen:

1. Coral Chat: Chatear directamente con el modelo para generar respuestas.
2. Coral con búsqueda web: Aumentar las respuestas con capacidades de búsqueda web.
3. Coral con documentos: Realizar generación aumentada por recuperación en sus propios documentos cargando archivos PDF o de texto.

Si bien los pesos del modelo están disponibles públicamente, Coare no permite el uso comercial del modelo fuera de su API. Esto parece ser una decisión estratégica para mantener el control y asegurar que el modelo se utilice para sus aplicaciones empresariales previstas.

En esta sección, exploraremos las capacidades del modelo Cohere Command R+ a través de dos demostraciones prácticas: Coral con búsqueda web y Coral con documentos.

Coral con búsqueda web

Primero probamos la funcionalidad de Coral con búsqueda web. Cuando se le preguntó "¿Qué es Jamba LLM?", el modelo proporcionó una respuesta concisa e informativa, citando fuentes web relevantes para respaldar la información. La función de citas en línea permite a los usuarios verificar fácilmente las fuentes utilizadas para generar la respuesta.

Además, el modelo sugirió preguntas de seguimiento, demostrando su capacidad para participar en un flujo conversacional y proporcionar más información sobre el tema.

Coral con documentos

A continuación, probamos la funcionalidad de Coral con documentos. Proporcionamos al modelo un documento y le preguntamos "¿Qué es el ajuste de instrucciones?". El modelo generó una respuesta que hacía referencia directa a la información del documento, destacando la sección relevante. Esto demuestra la capacidad del modelo para realizar generación aumentada por recuperación, aprovechando los documentos proporcionados para entregar una respuesta bien informada y precisa.

Al igual que con Coral con búsqueda web, el modelo sugirió preguntas de seguimiento, lo que indica su potencial para participar en una discusión más profunda y exhaustiva.

En general, estas demostraciones prácticas resaltan el sólido rendimiento del modelo Cohere Command R+ en tareas de generación aumentada por recuperación, su capacidad para proporcionar citas en línea y su potencial para mejorar las aplicaciones a nivel empresarial que requieren información confiable y verificable.

El modelo Cohere Command R+ es un modelo de lenguaje poderoso e impresionante que está diseñado específicamente para tareas de generación aumentada por recuperación (RAG). Con su gran tamaño de 104 mil millones de parámetros, su soporte multilingüe y su sólido rendimiento en los puntos de referencia, parece ser una opción convincente para las empresas que requieren información confiable y verificable en una variedad de casos de uso.

La capacidad del modelo para proporcionar citas en línea y mitigar las alucinaciones es particularmente notable, lo que lo convierte en una opción adecuada para aplicaciones en finanzas, recursos humanos, ventas, marketing y atención al cliente. El precio, si bien es más alto que el de algunos otros proveedores, parece razonable dadas las capacidades del modelo.

Si bien el modelo no es de código abierto, la estrategia de Cohere de hacer públicamente disponibles los pesos del modelo para la experimentación, mientras que requiere el uso de su API para el uso comercial, es un enfoque interesante. Esto permite a los usuarios explorar las capacidades del modelo sin la carga de alojar y mantener la infraestructura.

En general, el modelo Cohere Command R+ parece ser un fuerte contendiente en el espacio RAG orientado a empresas y vale la pena considerarlo para las organizaciones con casos de uso relevantes.