：多语言、高性能、可定制：350亿参数的开源语言模型

：多语言、高性能、可定制：350亿参数的开源语言模型 - C4AI Command-R是一个350亿参数的高性能生成式模型，由Cohere和Cohere For AI联合开发。 - Command-R是一个大型语言模型，其开放权重针对多种用例进行了优化，包括推理、摘要和问答。 - Command-R具有多语言生成能力，在10种语言上进行了评估，并具有高性能的RAG(Retrieval-Augmented Generation)能力。 - 该模型的许可证为CC-BY-NC，使用时还需遵守C4AI的可接受使用政策。 - Command-R的上下文长度为128K，可以使用Hugging Face的Transformers库进行调用和使用。 - C4AI Command-R的发布展示了Cohere在开发大型语言模型方面的实力。350亿参数的模型规模处于业界领先水平，有望在多个应用领域取得突破。 - Command-R的开放权重和对多种用例的优化，为开发者和研究者提供了灵活性和可定制性。这有助于促进模型的应用和创新。 - 多语言生成能力和高性能RAG能力的结合，使Command-R在跨语言任务和知识密集型任务上具有独特优势。这可能推动自然语言处理技术在全球范围内的普及和应用。 - CC-BY-NC许可证和C4AI的可接受使用政策体现了Cohere对于负责任AI开发的重视。在开放模型的同时，设置合理的使用边界，有助于防范潜在的滥用风险。 - 基于Hugging Face生态系统发布模型，降低了用户的使用门槛。这种与主流开源社区的融合，有利于Command-R的推广和迭代。 - 尽管Command-R的开放权重提供了灵活性，但对于缺乏计算资源的中小型开发者而言，350亿参数的模型规模可能难以承受。这可能加剧AI开发的门槛和不平等。 - Command-R在多语言任务上的出色表现，可能促使更多开发者将其应用于跨文化交流和全球化业务。但过度依赖单一模型，可能忽视了不同语言和文化的独特性。 - 开放模型虽然有利于创新，但也可能加剧恶意使用和滥用的风险。即使有使用政策的约束，在实践中难以对每一个应用进行有效监管。这需要技术和制度的双重发力。

企业定制LLM应用构建方案，将内部知识库作为模型的上下文，即作为提示的一部分，通过Fine-Tuning开源LLM，或者检索增强

企业定制LLM应用构建方案，将内部知识库作为模型的上下文，即作为提示的一部分，通过Fine-Tuning开源LLM，或者检索增强生成(RAG)的方式。性能取决于许多因素，如块的大小、块之间的重叠、嵌入技术等 |

Cohere与埃森哲合作 促进 Gen AI在企业中的应用

Cohere与埃森哲合作 促进 Gen AI在企业中的应用 Command LLM 具有对话功能，非常适合总结文本和聊天应用。Embed 模型非常适合通过公司数据和文档改进搜索应用，并提高检索增强生成 (RAG) 系统的检索效率。最后，Rerank 是一种执行语义搜索的工具，有助于提供更相关、更准确的结果。作为合作关系的一部分，Cohere 将与埃森哲合作，根据每位客户的具体需求量身定制个性化解决方案。该公司进一步解释说："企业将能够与Cohere合作，根据特定领域的知识和专有训练数据集建立可微调的定制模型。通过此次业务合作，Cohere 还将利用埃森哲在云计算、数据和行业方面的专业知识来构建最有效的业务解决方案。这项技术已经在金融服务、技术、零售、医疗保健等多个领域展现出巨大的潜力。据 Cohere 称，企业正在快速发展，并已告别生成式人工智能的实验阶段，现在正寻求扩大该技术的规模，以提供商业价值。通过与埃森哲合作，Cohere 认为可以确保企业客户能够以保护数据隐私的安全方式嵌入其技术。如果您是打算使用 Cohere 服务的企业，或者您只是想尝试另一种人工智能生成服务的个人，都可以登录公司网站与人工智能聊天。您可以免费使用 Cohere 网站上的人工智能聊天。 ... PC版： 手机版：

百度发布企业级大模型服务平台"文心千帆"

百度发布企业级大模型服务平台"文心千帆" 百度正式推出"文心千帆"大模型平台，这是百度面向客户提供企业级大语言模型服务的平台。据了解，文心千帆大模型平台不仅包括文心一言，还包括百度全套文心大模型、相应的开发工具链。未来，文心千帆还会支持第三方的开源大模型。 在现场实时演示中，文心千帆可实现三分钟做ppt、数字人直播带货、订机票和酒店等操作。在收费模式上，文心千帆的推理服务调用以0.012元/1000 tokens收费，按调用输入输出总字数付费。

cohere的大型语言模型(LLM)课程 | 课程从基础开始，涵盖了建立和使用文本表示和文本生成模型的所有内容。

cohere的大型语言模型(LLM)课程 | 课程从基础开始，涵盖了建立和使用文本表示和文本生成模型的所有内容。 理论部分以类比和实例而不是公式进行解释，实践部分包含大量有用的代码示例，帮你巩固知识。 课程内容包括：大型语言模型是如何工作的、LLM有什么用、如何使用LLM构建和部署应用等。

Google全新大模型突然发布：百万上下文 仅靠提示学会新语言

Google全新大模型突然发布：百万上下文 仅靠提示学会新语言 现在仅仅中杯1.5 Pro版就能越级打平上一代大杯1.0 Ultra版，更是在27项测试中超越平级的1.0 Pro。支持100万token上下文窗口，迄今为止大模型中最长，直接甩开对手一个量级。这还只是对外发布的版本，Google更是透露了内部研究版本已经能直冲1000万。现在Gemini能处理的内容，可换算成超过70万单词，或1小时视频、11小时音频、超过3万行代码。没错，这些数据模态Gemini 1.5都已经内建支持。从今天起，开发者和客户就可以在Vertex API或AI Studio申请试用。刚刚收到消息还在震惊中的网友们 be like：还有人直接@了OpenAI的奥特曼，这你们不跟进一波？上下文理解能力拉满目前Google已放出三个不同任务的演示视频，只能说Gemini 1.5是个抽象派（doge）。在第一段演示视频中，展示的是Gemini 1.5处理长视频的能力。使用的视频是巴斯特·基顿（Buster Keaton）的44分钟电影，共696161 token。演示中直接上传了电影，并给了模型这样的提示词：找到从人的口袋中取出一张纸的那一刻，并告诉我一些关于它的关键信息以及时间码。随后，模型立刻处理，输入框旁边带有一个“计时器”实时记录所耗时间：不到一分钟，模型做出了回应，指出12:01的时候有个人从兜里掏出了一张纸，内容是高盛典当经纪公司的一张当票，并且还给出了当票上的时间、成本等详细信息。随后经查证，确认模型给出的12:01这个时间点准确无误：除了纯文字prompt，还有更多玩法。直接给模型一张抽象“场景图”，询问“发生这种情况时的时间码是多少？”。同样不到一分钟，模型准确给出了的电影对应的时间点15:34。在第二段演示视频中，Google展示了Gemini 1.5分析和理解复杂代码库的能力。用到的是Three.js，这是一个3D Javascript库，包含约100000行代码、示例、文档等。演示中他们将所有内容放到了一个txt文件中，共816767 token，输入给模型并要求它“找到三个示例来学习角色动画”。结果模型查看了数百个示例后筛选出了三个关于混合骨骼动画、姿势、面部动画的示例。这只是开胃小菜。接下来只用文字询问模型“动画Little Tokyo的demo是由什么控制？”模型不仅找到了这个demo，并且解释了动画嵌入在gLTF模型中。并且还能实现“定制代码”。让模型“给一些代码，添加一个滑块来控制动画的速度。使用其它演示所具有的那种GUI”。Gemini 1.5分分钟给出了可以成功运行的代码，动画右上角出现了一个可控速的滑块：当然也可以做“代码定位”。仅靠一张demo的图片，Gemini 1.5就能在代码库中从数百个demo中，找到该图对应动画的代码：还能修改代码，让地形变得平坦，并解释其中的工作原理：修改代码这一块，对文本几何体的修改也不在话下：第三个演示视频展示的是Gemini 1.5的文档处理能力。选用的是阿波罗11号登月任务的402页PDF记录，共326658 token。要求Gemini 1.5“找到三个搞笑时刻，并列出文字记录以及表情符号引述”：30秒，模型给出了回应，其一是迈克尔·柯林斯的这句话“我敢打赌你一定要喝一杯咖啡”，经查询文档中的确有记录：更抽象一点，绘制一个靴子的图片，询问模型“这是什么时刻”。模型正确地将其识别为这是Neil在月球上的第一步：最后同样可以询问模型快速定位这一时刻在文档中对应的时间位置：差不多的抽象风同样适用于1382页、732000 token的《悲惨世界》，一张图定位小说位置。仅从提示词中学会一门新语言对于Gemini 1.5的技术细节，Google遵循了OpenAI开的好头，只发布技术报告而非论文。其中透露Gemini 1.5使用了MoE架构，但没有更多细节。与上代1.0 Pro相比，1.5 Pro在数学、科学、推理、多语言、视频理解上进步最大，并达到1.0 Ultra层次。为验证长上下文窗口的性能，使用了开源社区通行的大海捞针测试，也就是在长文本中准确找到可以藏起来的一处关键事实。结果50万token之前的表现非常完美，一直到千万token，Gemini 1.5也只失误了5次。此外还将测试扩展到多模态版本，如在视频画面的某一帧中藏一句话，给的例子是在阿尔法狗的纪录片中藏了“The secret word is ‘needle’”字样。结果在视频、音频测试中都实现了100%的召回率。特别是音频中，对比GPT-4+Whisper的结果，差距非常明显。此外GoogleDeepMind团队还测试了一项高难任务，仅通过长提示词让模型学会全新的技能。输入一整本语法书，Gemini 1.5 Pro就能在翻译全球不到200人使用的Kalamang上达到人类水平。相比之下，GPT-4 Turbo和Claude 2.1一次只能看完半本书，想获得这个技能就必须要微调或者使用外部工具了。也难怪有网友看过后惊呼，“哥们这是要把RAG玩死啊”。One More ThingGoogle还公布了一波已在业务中采用Gemini大模型的客户。其中有三星手机这样的大厂，也有像Jasper这种靠GPT起家的创业公司，甚至OpenAI董事Adam D‘Angelo旗下的Quora。与OpenAI形成了直接竞争关系。对此，一位网友道出了大家的心声：真希望这能促使OpenAI发布他们的下一代大模型。参考链接：[1]... PC版： 手机版：