Débloquez la fonctionnalité RAG prête pour l'entreprise avec le modèle spécialisé Command-R+ de Cohere

Le modèle Command-R+ de Cohere est un puissant modèle de génération augmentée par la recherche (RAG) conçu pour des applications prêtes pour l'entreprise. Voici les principales capacités de ce modèle :

1. Précision sur les tâches RAG : Le modèle Command-R+ démontre une forte précision sur les tâches RAG, surpassant d'autres grands modèles de langage comme Mistral Large et GPT-4 Turbo.

2. Utilisation des outils : Le modèle prétend surpasser GPT-4 Turbo dans l'utilisation des outils, lui permettant de tirer efficacement parti des sources d'information externes pour générer des réponses précises et fiables.

3. Fenêtre de contexte large : Le modèle a une fenêtre de contexte beaucoup plus large de 128 000 jetons, lui permettant de gérer des requêtes et des tâches complexes et multi-étapes.

4. Prise en charge multilingue : Le modèle Command-R+ prend en charge 10 langues différentes, notamment l'anglais, le français, l'espagnol, l'italien, l'allemand, le portugais, le japonais, le coréen, l'arabe et le chinois, en faisant une solution polyvalente pour les entreprises desservant des clients dans diverses régions.

5. Tarification compétitive : Par rapport à d'autres grands modèles de langage comme Mistral Large et GPT-4 Turbo, le modèle Command-R+ est moins cher, offrant une solution plus rentable pour les entreprises.

6. Citation en ligne : Le modèle fournit des citations en ligne pour ses réponses, contribuant à atténuer les hallucinations et à améliorer la fiabilité des informations fournies.

7. Optimisé pour la RAG prête pour l'entreprise : Le modèle Command-R+ est spécifiquement optimisé pour les tâches RAG avancées, en faisant une solution adaptée pour les cas d'utilisation dans la finance, les ressources humaines, les ventes, le marketing et le service à la clientèle.

Dans l'ensemble, le modèle Command-R+ de Cohere semble être une option convaincante pour les entreprises qui recherchent une solution RAG puissante, fiable et rentable, capable de gérer une large gamme de langues et de cas d'utilisation.

Le modèle Command R+ de Cohere démontre des performances impressionnantes par rapport à d'autres grands modèles de langage (LLM) proéminents comme le GPT-4 Turbo et le Mixlarge d'Anthropic.

En termes de capacités multilingues, le modèle Command R+ surpasse de manière significative le modèle Mixlarge d'Anthropic et se rapproche beaucoup des performances du GPT-4 Turbo.

Pour les tâches de génération augmentée par la recherche (RAG), le modèle Command R+ montre un schéma similaire, performant fortement face à la concurrence.

Notons que Cohere affirme que le modèle Command R+ surpasse le GPT-4 Turbo dans l'utilisation des outils, ce qui pourrait être un élément différenciateur clé pour les cas d'utilisation en entreprise.

En ce qui concerne la tarification, le modèle Command R+ est moins cher que le GPT-4 Turbo et le Mixlarge d'Anthropic, mais plus cher que certains autres fournisseurs de LLM. Cependant, l'accent mis par Cohere sur la RAG et la fiabilité prête pour l'entreprise peut justifier la tarification pour les cas d'utilisation pertinents.

La prise en charge multilingue du modèle, couvrant 10 langues dont l'arabe et le portugais, le distingue de nombreux autres LLM qui ont une couverture linguistique plus limitée. Cela fait du Command R+ une option convaincante pour les entreprises desservant des clients dans diverses régions et langues.

Le modèle Command R+ de Coare est moins cher que les modèles Mistral Large et GPT-4 Turbo, mais plus cher que certains autres fournisseurs de LLM. L'entreprise s'est concentrée sur la rendre le modèle accessible pour les cas d'utilisation en entreprise.

Les options de tarification pour expérimenter avec le modèle incluent :

1. Coral Chat : Discuter directement avec le modèle pour générer des réponses.
2. Coral avec recherche Web : Enrichir les réponses avec des capacités de recherche Web.
3. Coral avec documents : Effectuer une génération augmentée par la recherche sur vos propres documents en les téléchargeant au format PDF ou texte.

Bien que les poids du modèle soient publiquement disponibles, Coare n'autorise pas l'utilisation commerciale du modèle en dehors de leur API. Il s'agit semble-t-il d'une décision stratégique pour maintenir le contrôle et s'assurer que le modèle soit utilisé pour ses applications d'entreprise ciblées.

Dans l'ensemble, la tarification et l'accessibilité du modèle Command R+ semblent adaptées aux entreprises qui nécessitent des capacités de génération augmentée par la recherche fiables, vérifiables et multilingues à grande échelle.

Dans cette section, nous explorerons les capacités du modèle Cohere Command R+ à travers deux démonstrations pratiques : Coral avec recherche Web et Coral avec documents.

Coral avec recherche Web

Nous avons d'abord testé les fonctionnalités de Coral avec recherche Web. Lorsqu'on lui a demandé "Qu'est-ce que Jamba LLM ?", le modèle a fourni une réponse concise et informative, citant des sources Web pertinentes pour étayer l'information. La fonctionnalité de citation en ligne permet aux utilisateurs de vérifier facilement les sources utilisées pour générer la réponse.

De plus, le modèle a suggéré des questions de suivi, démontrant sa capacité à s'engager dans un flux conversationnel et à fournir d'autres informations sur le sujet.

Coral avec documents

Ensuite, nous avons testé les fonctionnalités de Coral avec documents. Nous avons fourni au modèle un document et lui avons demandé "Qu'est-ce que le réglage des instructions ?". Le modèle a généré une réponse qui faisait directement référence aux informations du document, en mettant en évidence la section pertinente. Cela démontre la capacité du modèle à effectuer une génération augmentée par la recherche, en tirant parti des documents fournis pour fournir une réponse bien informée et précise.

Comme pour Coral avec recherche Web, le modèle a suggéré des questions de suivi, indiquant son potentiel à s'engager dans une discussion plus approfondie et plus complète.

Dans l'ensemble, ces démonstrations pratiques mettent en évidence les performances solides du modèle Cohere Command R+ dans les tâches de génération augmentée par la recherche, sa capacité à fournir des citations en ligne et son potentiel à améliorer les applications d'entreprise qui nécessitent des informations fiables et vérifiables.

Le modèle Cohere Command R+ est un modèle de langage puissant et impressionnant qui est spécifiquement conçu pour les tâches de génération augmentée par la recherche (RAG). Avec sa taille de 104 milliards de paramètres, sa prise en charge multilingue et ses bonnes performances sur les benchmarks, il semble être une option convaincante pour les entreprises qui ont besoin d'informations fiables et vérifiables dans une variété de cas d'utilisation.

La capacité du modèle à fournir des citations en ligne et à atténuer les hallucinations est particulièrement remarquable, ce qui en fait un choix approprié pour les applications dans la finance, les ressources humaines, les ventes, le marketing et le service à la clientèle. La tarification, bien que plus élevée que certains autres fournisseurs, semble raisonnable compte tenu des capacités du modèle.

Bien que le modèle ne soit pas open source, la stratégie de Cohere de rendre les poids du modèle publiquement disponibles pour l'expérimentation, tout en exigeant l'utilisation de leur API pour une utilisation commerciale, est une approche intéressante. Cela permet aux utilisateurs d'explorer les capacités du modèle sans avoir à héberger et à maintenir l'infrastructure.

Dans l'ensemble, le modèle Cohere Command R+ semble être un concurrent solide dans l'espace RAG axé sur l'entreprise et vaut la peine d'être envisagé pour les organisations ayant des cas d'utilisation pertinents.