رصيد الصورة: تم إنشاؤه بواسطة أدوات * Unbounded AI *
في الأشهر الأخيرة ، يبدو أن الجميع كانوا يتحدثون بحماس مع روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و Bard في حياتهم اليومية ، ويطلبون منهم المساعدة في كتابة رسائل البريد الإلكتروني وكتابة الملخصات ووضع الخطط. لكن الظاهرة الشائعة هي أنه بمجرد أن يتحول الأشخاص إلى وضع العمل ، نادرًا ما تظهر أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية هذه في سير عمل الجميع ، بل إنها محظورة من قبل بعض الشركات.
الذكاء الاصطناعي قوي للغاية ، فلماذا لا تستخدمه الشركات؟
السبب الأساسي وراء ذلك بسيط للغاية في الواقع - إن قضايا أمان البيانات والخصوصية لكل مؤسسة مهمة للغاية. لا تجرؤ أي مؤسسة على وضع "شريان حياتها" بالكامل في أيدي الذكاء الاصطناعي الذي لم ينضج بعد والذي يخضع لسيطرة شركات كبيرة أخرى.
إذن ، هل هناك طريقة لحل هذه المشكلة الشائكة لتعظيم إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي في جانب المؤسسة؟ في الواقع ، منذ عام 2019 ، كانت شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تُدعى Cohere تولي اهتمامًا وثيقًا لهذه المشكلة وتقترح الحلول باستمرار.
لفترة طويلة ، كان الذكاء الاصطناعي التوليدي على مستوى المؤسسات سوقًا متخصصًا نسبيًا مع حواجز عالية ، لكن Cohere تلقت دعمًا من العديد من كبار الشخصيات والعمالقة من خلال تقنيتها الناضجة وحاسة الشم الشديدة. في الوقت الحالي ، لا يشمل مستثمرو Cohere فقط الشركات العملاقة مثل Nvidia و Oracle و Salesforce ، ولكن أيضًا الحائز على جائزة Turing Geoffrey Hinton ، وأستاذ الذكاء الاصطناعي في جامعة Stanford Li Feifei ، وأسماء كبيرة أخرى في الدائرة. منذ وقت ليس ببعيد ، اختار المدير المالي السابق لموقع YouTube ، مارتن كون ، أيضًا الانضمام إلى Cohere كرئيس ومدير تنفيذي للعمليات.
* تراهن كل من Nvidia و Oracle و Salesforce على Cohere *
المصدر: Crunchbase *
الركوب على ازدهار ChatGPT ، منذ هذا العام ، لاحظ المزيد والمزيد من الناس إمكانات Cohere ودخلوا المسار السريع لارتفاع التقييم ، وأصبح المسار رقم 1 في AIGC عالميًا بعد OpenAI و Antropic. ثلاثة أحادي القرن.
"نشأ" من Google ، من أعلى دائرة الذكاء الاصطناعي في كندا
تأسست شركة Cohere في تورنتو ، كندا ، وشارك في تأسيسها في عام 2019 آيدان جوميز ، وإيفان زانغ ، ونيك فروست. جميعهم يتخصصون في علوم الكمبيوتر في جامعة تورنتو. بناءً على وقت القبول ، يجب أن يكون الثلاثة تحت سن الثلاثين.
* الفريق المؤسس لـ Cohere *
المصدر: موقع Cohere الرسمي *
من بينهم ، شارك Aidan Gomez في بحث أجراه فريق Google Brain أثناء دراسته الجامعية في عام 2017 ونشر ورقة بعنوان "الاهتمام هو كل ما تحتاجه" كأحد الموقعين. هذه الورقة هي أساس بنية التعلم الآلي الشهيرة لـ Transformer في المستقبل. البداية هي أيضًا حجر الزاوية للبنى الثورية المستقبلية مثل Google BERT و OpenAI's GPT.
في نفس العام ، أسس أيدان غوميز وزميله الطالب إيفان زانغ For.ai ، وهو مجتمع أبحاث ذكاء اصطناعي غير ربحي ، لدعم وربط باحثي الذكاء الاصطناعي المستقلين حول العالم.
بعد تخرجه من شهادته الجامعية ، ذهب أيدان جوميز إلى جامعة أكسفورد للدراسة للحصول على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر. وفي الوقت نفسه ، انضم أيضًا إلى فريق الذكاء الاصطناعي في Google بقيادة جيفري هينتون ، "والد التعلم العميق" والحائز على جائزة تورينج ، لإجراء مزيد من البحث بناءً على بنية المحولات. في فريق Hinton من Google Brain ، التقى Aidan Gomez مع Nick Frosst ، الذي شارك في التعلم الآلي وبحوث العلوم المعرفية.
في العامين المقبلين ، من خلال البحث المتعمق ، تعلم الجميع أنه يمكن توسيع Transformer إلى شبكة عصبية كبيرة ذات أداء ممتاز ، كما أنها تؤدي أداءً جيدًا في المهام المتعلقة باللغة. بدأ بعض الكتاب الورقيين في Transformer ، بما في ذلك Aidan Gomez ، في التفكير في فرص التسويق وراء ذلك. حاليًا ، باستثناء Llion Jones الذي لا يزال يعمل في Google ، فإن المؤلفين السبعة الآخرين "ذهبوا إلى البحر" لبدء أعمالهم التجارية الخاصة.
من بينهم ، شارك Aidan Comez في تأسيس Cohere مع Nick Frosst و Ivan Zhang. على عكس Google و Microsoft وغيرها من الشركات القوية التي تنفق الكثير من الأموال لتدريب النماذج الكبيرة ، فمنذ تأسيس Cohere في عام 2019 ، ركزوا على حالات استخدام المؤسسات ، في محاولة لإنشاء نماذج لغة كبيرة مخصصة بناءً على البيانات الخاصة بشركات مختلفة.
لا تعتمد على السحابة ، ولكن استخدم خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية المخصصة للمؤسسات
ببساطة ، هدف Cohere هو أن يصبح مجموعة أدوات البرمجة اللغوية العصبية الافتراضية لجميع أنواع المطورين ، مما يسمح للمطورين من جميع الأنواع باستخدام الشبكات العصبية الكبيرة وأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لحل أي مشاكل متعلقة باللغة ، ولكن دون الاعتماد على أي السحابة العامة ، مما يسمح للنموذج بالعمل على سحابة خاصة أو في أماكن العمل.
في الوقت الحاضر ، تدور منتجات Cohere الرئيسية بشكل أساسي حول ثلاثة مجالات رئيسية في التشغيل اليومي للمؤسسات: إنشاء النص وتصنيف النص واسترجاع النص ، وتغطي جميع المجالات المتعلقة بالنص في إنتاج المؤسسات تقريبًا.
يحتوي جزء إنشاء النص بشكل أساسي على ثلاثة منتجات: تلخيص وإنشاء ونموذج قيادة. التلخيص عبارة عن مولد ملخص نصي مدفوع بنموذج لغة كبير ، يمكنه تلخيص وتلخيص النقاط الرئيسية للمستند بسرعة ، ويمكن أن يدعم إدخال 100000 حرف وخيارات تنسيق النص. التوليد هو منشئ المحتوى الذي يمكنه إنشاء محتوى فريد لأغراض مختلفة ، مثل رسائل البريد الإلكتروني وأوصاف المنتج.
بعد ذلك ، دعنا نركز على نموذج القيادة. Command هو نموذج إنشاء نص أطلقه Cohere ويمكنه قبول أوامر المستخدم المخصصة للتدريب. وهذا يعني أنه بعد دمج بياناتهم الخاصة مع الأوامر ، يمكن لمستخدمي المؤسسة إنشاء نموذج لغتهم الفريد ، والذي يمكن أن يلعب على الفور دورًا في الأعمال التجارية الفعلية للمؤسسة.
* نموذج القيادة *
المصدر: Cohere *
تجدر الإشارة إلى أنه كنموذج يحتوي على 52 مليار معلمة فقط ، فقد تجاوزت دقة الأمر في السابق النماذج الأخرى المدربة على نطاق أوسع ، وهو النموذج اللغوي الأكثر قدرة على نطاق واسع.
* المصدر: موقع الويب الرسمي للتقييم الشامل لنماذج اللغة (HELM) التابع لجامعة ستانفورد *
يتضمن جزء استرجاع النص ثلاثة منتجات: Embed و Semantic Search و Rerank.
بالنسبة لفرق التعلم الآلي التي تتطلع إلى إنشاء تطبيقات تحليلات النص الخاصة بها ، يساعدهم Embed في تحديد الاتجاهات بسرعة ويدعم أكثر من 100 لغة. يعد البحث الدلالي أداة بحث قوية ، حيث يحتاج المستخدمون فقط إلى استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) لاستخدام وظيفة البحث. يدعم إرجاع المعلومات المختلفة بناءً على معنى الاستعلام بدلاً من الكلمات الرئيسية فقط ، ولا يقتصر على اللغة. يمكن لـ Rerank تحليل نتائج البحث وترتيبها من الأدوات الحالية بناءً على الملاءمة الدلالية ، مما يوفر نتائج أكثر ثراءً وذات صلة مع الحد الأدنى من متطلبات تدخل المستخدم أو تجربة البرمجة.
المنتج الرئيسي لجزء تصنيف النص هو Classify ، والذي يمكّن المستخدمين من تخصيص المعلومات وتنظيمها للمساعدة في الإشراف على المحتوى وتحليل المستخدم وتجربة chatbot. على سبيل المثال ، يمكنه إجراء خدمة عملاء فعالة عن طريق تحديد فئات مختلفة من العملاء بسرعة ، ويمكنه أيضًا تحديد تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي الإيجابية والسلبية لفهم تعليقات العملاء بشكل أفضل.
* المصدر: Cohere *
يتمثل نموذج عمل Cohere في تحمل تكلفة إنشاء شبكة عصبية كبيرة من Transformer ، ثم ربط الشركات التي تحتاجها بهذه الشبكات ، وتدفع الشركة وفقًا للاستخدام. الميزة الرئيسية لـ Cohere هي أنها توفر للعملاء مجموعة متنوعة من خيارات استضافة البيانات بما في ذلك السحابة الخاصة والنشر المحلي والسحابة المُدارة من Cohere والشركاء السحابيين الآخرين AWS و Google وما إلى ذلك ، مما يسمح للمستخدمين بالاختيار وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة ، مما يسمح للعملاء للسيطرة على البيانات.
للمطورين الذين يرغبون في تعلم النماذج الأولية وأن يصبحوا جزءًا من المجتمع ، يوفر Cohere وصولًا مجانيًا محدود الاستخدام. ومع ذلك ، ستكون هناك رسوم للذهاب إلى الإنتاج ، وتدريب النماذج المخصصة ، والوصول إلى جميع نقاط النهاية ، وتلقي دعم العملاء المحسن. يشمل عملاء Cohere الحاليون Spotify و Jasper و HyperWrite وما إلى ذلك.
من حيث السعر ، في إطار وظيفة التضمين ، يكون النموذج الافتراضي 40 سنتًا لكل 1 مليون رمز ، والنموذج المحدد من قبل المؤسسة 80 سنتًا. في إطار وظيفة التوليد ، يكون النموذج الافتراضي هو 15 دولارًا لكل مليون رمز ، والمخصص النموذج 30 دولارًا ملخص تحت الوظيفة 15 دولارًا لكل 1 مليون توكينز ، إلخ.
* أسعار Cohere للوظائف المختلفة *
المصدر: Cohere *
ومع ذلك ، كان تسعير Cohere السابق مفيدًا للغاية ، ولكن بعد التخفيض الكبير في الأسعار لـ OpenAI أمس ، من المتوقع أن يكون له تأثير كبير على Cohere. على سبيل المثال ، انخفض سعر نموذج OpenAI المضمن بنسبة 75٪ ، ويكلف فقط 0.0001 دولار أمريكي لكل ألف رمز ، وهو ما يعادل 10 ملايين رمز مقابل 1 دولار أمريكي ، وهو أقل بكثير من Cohere.
بدعم من كبار الشخصيات والعمالقة ، دخل Cohere في المعسكر الأول لـ AIGC
تبرز Cohere ، التي تهدف إلى نقاط الضعف في أمن بيانات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة ، في معركة عملاء الذكاء الاصطناعي الحالية ، بما في ذلك رؤوس الأموال العملاقة ، وعمالقة التكنولوجيا ، والأسماء الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي ، وقد صوتوا جميعًا لصالحها. منذ دخول السوق رسميًا في عام 2021 ، ارتفع تقييم Cohere أيضًا بشكل مطرد ، ووصل الآن إلى حوالي 2.2 مليار دولار أمريكي ، في المرتبة الثانية بعد OpenAI المدعوم من Microsoft و Anthropic المدعوم من Google على مسار AIGC.
في بداية تأسيس Cohere ، بدا اللون الأكاديمي للذكاء الاصطناعي أقوى. في جولتي تمويل Cohere A و B في عامي 2021 و 2022 ، كان الاستثمار في مسار AIGC في ذلك الوقت لا يزال في الشتاء البارد ، من الذي استثمر في Cohere لدعم الأموال؟ في قوائم الاستثمار لهاتين الجولتين ، رأينا الأرقام التالية لعمالقة الذكاء الاصطناعي.
* المصدر: Crunchbase *
بالإضافة إلى جيفري هينتون ، "أبو التعلم العميق" والحائز على جائزة تورينج الذي تبعه بشكل مباشر العديد من المؤسسين في تورنتو ، لي فيفي ، الأستاذ في جامعة ستانفورد ورئيس مختبر الرؤية ، وأستاذ في الجامعة من كاليفورنيا ، بيركلي ، الذكاء الاصطناعي في بيركلي ، بيتر أبيل ، مدير المختبر ، وراكيل أورتاسون ، الأستاذ في جامعة تورنتو والمدير السابق لمركز أبحاث تكنولوجيا السيارات ذاتية القيادة في أوبر ، جميعهم خبراء أكاديميون في مجال الذكاء الاصطناعي.
في الجولة الأخيرة من التمويل التي تم الإعلان عنها في وقت سابق من هذا الشهر ، وسط طفرة AIGC ، جذبت Cohere أيضًا انتباه المزيد من شركات التكنولوجيا في هذا المجال. وتشمل هذه الشركات Nvidia ، أقوى "تاجر أسلحة" في مجال الذكاء الاصطناعي ، وعمالقة السحابة Salesforce و Oracle. وقد بلغ إجمالي التمويل الحالي 439 مليون دولار أمريكي.
التطور السريع لـ Cohere لا ينفصل عن خلفيتها الفنية العميقة واختيار المسار. من منظور النماذج واسعة النطاق ، قد لا يكون Cohere الأكثر ريادة في السوق في الوقت الحالي ، لكنهم أدركوا بشدة نقاط الضعف في تطبيقات مؤسسة AIGC ، ويمكنهم توفير المزيد من إنشاء المحتوى على أساس تلبية الاحتياجات الأمنية أولاً من الشركات ، والتلخيص ، والبحث والخدمات الأخرى.
يمكّن نموذج أعمالهم عددًا كبيرًا من الشركات من تخصيص الوصول إلى الشبكات العصبية الكبيرة دون إنفاق الكثير من المال لبناء نماذجهم الخاصة ، ومن خلال تقسيم وحدات الأعمال ، يمكن للشركات الدفع وفقًا للاستخدام ، وذلك لتحقيق وضع مربح للجانبين ولاية.
انطلاقًا من الشعبية المتزايدة لخفض الأسعار على نطاق واسع مؤخرًا لشركة Cohere و OpenAI وترقيات واجهة برمجة التطبيقات ، تنتشر حرب AIGC من جانب المستخدم إلى ساحة معركة المؤسسة. في ذلك الوقت ، ربما ستبدأ بالفعل ثورة إنتاجية حقيقية للذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
بدعم من Nvidia + المستثمرة من قبل الفائز بجائزة Turing ، أصبحت هذه الشركة على مسار الشركة ثالث أكبر شركة يونيكورن في مجال الذكاء الاصطناعي
** المصدر: ** Silicon Starman ** (المعرف: guixingren123) **
** المؤلف: جوني **
** تحرير 丨 فيكي شياو **
في الأشهر الأخيرة ، يبدو أن الجميع كانوا يتحدثون بحماس مع روبوتات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و Bard في حياتهم اليومية ، ويطلبون منهم المساعدة في كتابة رسائل البريد الإلكتروني وكتابة الملخصات ووضع الخطط. لكن الظاهرة الشائعة هي أنه بمجرد أن يتحول الأشخاص إلى وضع العمل ، نادرًا ما تظهر أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية هذه في سير عمل الجميع ، بل إنها محظورة من قبل بعض الشركات.
الذكاء الاصطناعي قوي للغاية ، فلماذا لا تستخدمه الشركات؟
السبب الأساسي وراء ذلك بسيط للغاية في الواقع - إن قضايا أمان البيانات والخصوصية لكل مؤسسة مهمة للغاية. لا تجرؤ أي مؤسسة على وضع "شريان حياتها" بالكامل في أيدي الذكاء الاصطناعي الذي لم ينضج بعد والذي يخضع لسيطرة شركات كبيرة أخرى.
إذن ، هل هناك طريقة لحل هذه المشكلة الشائكة لتعظيم إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي في جانب المؤسسة؟ في الواقع ، منذ عام 2019 ، كانت شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي تُدعى Cohere تولي اهتمامًا وثيقًا لهذه المشكلة وتقترح الحلول باستمرار.
لفترة طويلة ، كان الذكاء الاصطناعي التوليدي على مستوى المؤسسات سوقًا متخصصًا نسبيًا مع حواجز عالية ، لكن Cohere تلقت دعمًا من العديد من كبار الشخصيات والعمالقة من خلال تقنيتها الناضجة وحاسة الشم الشديدة. في الوقت الحالي ، لا يشمل مستثمرو Cohere فقط الشركات العملاقة مثل Nvidia و Oracle و Salesforce ، ولكن أيضًا الحائز على جائزة Turing Geoffrey Hinton ، وأستاذ الذكاء الاصطناعي في جامعة Stanford Li Feifei ، وأسماء كبيرة أخرى في الدائرة. منذ وقت ليس ببعيد ، اختار المدير المالي السابق لموقع YouTube ، مارتن كون ، أيضًا الانضمام إلى Cohere كرئيس ومدير تنفيذي للعمليات.
الركوب على ازدهار ChatGPT ، منذ هذا العام ، لاحظ المزيد والمزيد من الناس إمكانات Cohere ودخلوا المسار السريع لارتفاع التقييم ، وأصبح المسار رقم 1 في AIGC عالميًا بعد OpenAI و Antropic. ثلاثة أحادي القرن.
"نشأ" من Google ، من أعلى دائرة الذكاء الاصطناعي في كندا
تأسست شركة Cohere في تورنتو ، كندا ، وشارك في تأسيسها في عام 2019 آيدان جوميز ، وإيفان زانغ ، ونيك فروست. جميعهم يتخصصون في علوم الكمبيوتر في جامعة تورنتو. بناءً على وقت القبول ، يجب أن يكون الثلاثة تحت سن الثلاثين.
من بينهم ، شارك Aidan Gomez في بحث أجراه فريق Google Brain أثناء دراسته الجامعية في عام 2017 ونشر ورقة بعنوان "الاهتمام هو كل ما تحتاجه" كأحد الموقعين. هذه الورقة هي أساس بنية التعلم الآلي الشهيرة لـ Transformer في المستقبل. البداية هي أيضًا حجر الزاوية للبنى الثورية المستقبلية مثل Google BERT و OpenAI's GPT.
في نفس العام ، أسس أيدان غوميز وزميله الطالب إيفان زانغ For.ai ، وهو مجتمع أبحاث ذكاء اصطناعي غير ربحي ، لدعم وربط باحثي الذكاء الاصطناعي المستقلين حول العالم.
بعد تخرجه من شهادته الجامعية ، ذهب أيدان جوميز إلى جامعة أكسفورد للدراسة للحصول على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر. وفي الوقت نفسه ، انضم أيضًا إلى فريق الذكاء الاصطناعي في Google بقيادة جيفري هينتون ، "والد التعلم العميق" والحائز على جائزة تورينج ، لإجراء مزيد من البحث بناءً على بنية المحولات. في فريق Hinton من Google Brain ، التقى Aidan Gomez مع Nick Frosst ، الذي شارك في التعلم الآلي وبحوث العلوم المعرفية.
من بينهم ، شارك Aidan Comez في تأسيس Cohere مع Nick Frosst و Ivan Zhang. على عكس Google و Microsoft وغيرها من الشركات القوية التي تنفق الكثير من الأموال لتدريب النماذج الكبيرة ، فمنذ تأسيس Cohere في عام 2019 ، ركزوا على حالات استخدام المؤسسات ، في محاولة لإنشاء نماذج لغة كبيرة مخصصة بناءً على البيانات الخاصة بشركات مختلفة.
لا تعتمد على السحابة ، ولكن استخدم خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية المخصصة للمؤسسات
ببساطة ، هدف Cohere هو أن يصبح مجموعة أدوات البرمجة اللغوية العصبية الافتراضية لجميع أنواع المطورين ، مما يسمح للمطورين من جميع الأنواع باستخدام الشبكات العصبية الكبيرة وأحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي لحل أي مشاكل متعلقة باللغة ، ولكن دون الاعتماد على أي السحابة العامة ، مما يسمح للنموذج بالعمل على سحابة خاصة أو في أماكن العمل.
في الوقت الحاضر ، تدور منتجات Cohere الرئيسية بشكل أساسي حول ثلاثة مجالات رئيسية في التشغيل اليومي للمؤسسات: إنشاء النص وتصنيف النص واسترجاع النص ، وتغطي جميع المجالات المتعلقة بالنص في إنتاج المؤسسات تقريبًا.
يحتوي جزء إنشاء النص بشكل أساسي على ثلاثة منتجات: تلخيص وإنشاء ونموذج قيادة. التلخيص عبارة عن مولد ملخص نصي مدفوع بنموذج لغة كبير ، يمكنه تلخيص وتلخيص النقاط الرئيسية للمستند بسرعة ، ويمكن أن يدعم إدخال 100000 حرف وخيارات تنسيق النص. التوليد هو منشئ المحتوى الذي يمكنه إنشاء محتوى فريد لأغراض مختلفة ، مثل رسائل البريد الإلكتروني وأوصاف المنتج.
بعد ذلك ، دعنا نركز على نموذج القيادة. Command هو نموذج إنشاء نص أطلقه Cohere ويمكنه قبول أوامر المستخدم المخصصة للتدريب. وهذا يعني أنه بعد دمج بياناتهم الخاصة مع الأوامر ، يمكن لمستخدمي المؤسسة إنشاء نموذج لغتهم الفريد ، والذي يمكن أن يلعب على الفور دورًا في الأعمال التجارية الفعلية للمؤسسة.
تجدر الإشارة إلى أنه كنموذج يحتوي على 52 مليار معلمة فقط ، فقد تجاوزت دقة الأمر في السابق النماذج الأخرى المدربة على نطاق أوسع ، وهو النموذج اللغوي الأكثر قدرة على نطاق واسع.
يتضمن جزء استرجاع النص ثلاثة منتجات: Embed و Semantic Search و Rerank.
بالنسبة لفرق التعلم الآلي التي تتطلع إلى إنشاء تطبيقات تحليلات النص الخاصة بها ، يساعدهم Embed في تحديد الاتجاهات بسرعة ويدعم أكثر من 100 لغة. يعد البحث الدلالي أداة بحث قوية ، حيث يحتاج المستخدمون فقط إلى استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) لاستخدام وظيفة البحث. يدعم إرجاع المعلومات المختلفة بناءً على معنى الاستعلام بدلاً من الكلمات الرئيسية فقط ، ولا يقتصر على اللغة. يمكن لـ Rerank تحليل نتائج البحث وترتيبها من الأدوات الحالية بناءً على الملاءمة الدلالية ، مما يوفر نتائج أكثر ثراءً وذات صلة مع الحد الأدنى من متطلبات تدخل المستخدم أو تجربة البرمجة.
المنتج الرئيسي لجزء تصنيف النص هو Classify ، والذي يمكّن المستخدمين من تخصيص المعلومات وتنظيمها للمساعدة في الإشراف على المحتوى وتحليل المستخدم وتجربة chatbot. على سبيل المثال ، يمكنه إجراء خدمة عملاء فعالة عن طريق تحديد فئات مختلفة من العملاء بسرعة ، ويمكنه أيضًا تحديد تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي الإيجابية والسلبية لفهم تعليقات العملاء بشكل أفضل.
يتمثل نموذج عمل Cohere في تحمل تكلفة إنشاء شبكة عصبية كبيرة من Transformer ، ثم ربط الشركات التي تحتاجها بهذه الشبكات ، وتدفع الشركة وفقًا للاستخدام. الميزة الرئيسية لـ Cohere هي أنها توفر للعملاء مجموعة متنوعة من خيارات استضافة البيانات بما في ذلك السحابة الخاصة والنشر المحلي والسحابة المُدارة من Cohere والشركاء السحابيين الآخرين AWS و Google وما إلى ذلك ، مما يسمح للمستخدمين بالاختيار وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة ، مما يسمح للعملاء للسيطرة على البيانات.
للمطورين الذين يرغبون في تعلم النماذج الأولية وأن يصبحوا جزءًا من المجتمع ، يوفر Cohere وصولًا مجانيًا محدود الاستخدام. ومع ذلك ، ستكون هناك رسوم للذهاب إلى الإنتاج ، وتدريب النماذج المخصصة ، والوصول إلى جميع نقاط النهاية ، وتلقي دعم العملاء المحسن. يشمل عملاء Cohere الحاليون Spotify و Jasper و HyperWrite وما إلى ذلك.
من حيث السعر ، في إطار وظيفة التضمين ، يكون النموذج الافتراضي 40 سنتًا لكل 1 مليون رمز ، والنموذج المحدد من قبل المؤسسة 80 سنتًا. في إطار وظيفة التوليد ، يكون النموذج الافتراضي هو 15 دولارًا لكل مليون رمز ، والمخصص النموذج 30 دولارًا ملخص تحت الوظيفة 15 دولارًا لكل 1 مليون توكينز ، إلخ.
ومع ذلك ، كان تسعير Cohere السابق مفيدًا للغاية ، ولكن بعد التخفيض الكبير في الأسعار لـ OpenAI أمس ، من المتوقع أن يكون له تأثير كبير على Cohere. على سبيل المثال ، انخفض سعر نموذج OpenAI المضمن بنسبة 75٪ ، ويكلف فقط 0.0001 دولار أمريكي لكل ألف رمز ، وهو ما يعادل 10 ملايين رمز مقابل 1 دولار أمريكي ، وهو أقل بكثير من Cohere.
بدعم من كبار الشخصيات والعمالقة ، دخل Cohere في المعسكر الأول لـ AIGC
تبرز Cohere ، التي تهدف إلى نقاط الضعف في أمن بيانات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة ، في معركة عملاء الذكاء الاصطناعي الحالية ، بما في ذلك رؤوس الأموال العملاقة ، وعمالقة التكنولوجيا ، والأسماء الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي ، وقد صوتوا جميعًا لصالحها. منذ دخول السوق رسميًا في عام 2021 ، ارتفع تقييم Cohere أيضًا بشكل مطرد ، ووصل الآن إلى حوالي 2.2 مليار دولار أمريكي ، في المرتبة الثانية بعد OpenAI المدعوم من Microsoft و Anthropic المدعوم من Google على مسار AIGC.
في بداية تأسيس Cohere ، بدا اللون الأكاديمي للذكاء الاصطناعي أقوى. في جولتي تمويل Cohere A و B في عامي 2021 و 2022 ، كان الاستثمار في مسار AIGC في ذلك الوقت لا يزال في الشتاء البارد ، من الذي استثمر في Cohere لدعم الأموال؟ في قوائم الاستثمار لهاتين الجولتين ، رأينا الأرقام التالية لعمالقة الذكاء الاصطناعي.
بالإضافة إلى جيفري هينتون ، "أبو التعلم العميق" والحائز على جائزة تورينج الذي تبعه بشكل مباشر العديد من المؤسسين في تورنتو ، لي فيفي ، الأستاذ في جامعة ستانفورد ورئيس مختبر الرؤية ، وأستاذ في الجامعة من كاليفورنيا ، بيركلي ، الذكاء الاصطناعي في بيركلي ، بيتر أبيل ، مدير المختبر ، وراكيل أورتاسون ، الأستاذ في جامعة تورنتو والمدير السابق لمركز أبحاث تكنولوجيا السيارات ذاتية القيادة في أوبر ، جميعهم خبراء أكاديميون في مجال الذكاء الاصطناعي.
في الجولة الأخيرة من التمويل التي تم الإعلان عنها في وقت سابق من هذا الشهر ، وسط طفرة AIGC ، جذبت Cohere أيضًا انتباه المزيد من شركات التكنولوجيا في هذا المجال. وتشمل هذه الشركات Nvidia ، أقوى "تاجر أسلحة" في مجال الذكاء الاصطناعي ، وعمالقة السحابة Salesforce و Oracle. وقد بلغ إجمالي التمويل الحالي 439 مليون دولار أمريكي.
التطور السريع لـ Cohere لا ينفصل عن خلفيتها الفنية العميقة واختيار المسار. من منظور النماذج واسعة النطاق ، قد لا يكون Cohere الأكثر ريادة في السوق في الوقت الحالي ، لكنهم أدركوا بشدة نقاط الضعف في تطبيقات مؤسسة AIGC ، ويمكنهم توفير المزيد من إنشاء المحتوى على أساس تلبية الاحتياجات الأمنية أولاً من الشركات ، والتلخيص ، والبحث والخدمات الأخرى.
يمكّن نموذج أعمالهم عددًا كبيرًا من الشركات من تخصيص الوصول إلى الشبكات العصبية الكبيرة دون إنفاق الكثير من المال لبناء نماذجهم الخاصة ، ومن خلال تقسيم وحدات الأعمال ، يمكن للشركات الدفع وفقًا للاستخدام ، وذلك لتحقيق وضع مربح للجانبين ولاية.
انطلاقًا من الشعبية المتزايدة لخفض الأسعار على نطاق واسع مؤخرًا لشركة Cohere و OpenAI وترقيات واجهة برمجة التطبيقات ، تنتشر حرب AIGC من جانب المستخدم إلى ساحة معركة المؤسسة. في ذلك الوقت ، ربما ستبدأ بالفعل ثورة إنتاجية حقيقية للذكاء الاصطناعي.