Respaldada por Nvidia + invertida por el ganador del Premio Turing, esta empresa en el camino corporativo se ha convertido en el tercer unicornio más grande en el campo de la IA.
Crédito de la imagen: Generado por herramientas Unbounded AI
En los últimos meses, parece que todos han estado chateando con entusiasmo con robots de IA como ChatGPT y Bard en su vida diaria, pidiéndoles ayuda para escribir correos electrónicos, escribir resúmenes y hacer planes. Pero un fenómeno común es que una vez que las personas cambian al modo de trabajo, estas herramientas generativas de IA rara vez aparecen en el flujo de trabajo de todos, e incluso algunas empresas las prohíben.
La IA es tan poderosa, ¿por qué las empresas no la usan?
La razón principal detrás de esto es realmente muy simple: los problemas de seguridad y privacidad de datos de cada empresa son demasiado importantes. Ninguna empresa se atreve a poner su "sangre" completamente en manos de una IA que aún no ha madurado y está controlada por otras grandes empresas.
Entonces, ¿hay alguna manera de resolver este espinoso problema para maximizar el potencial de la IA generativa en el lado empresarial? De hecho, desde 2019, una empresa emergente de inteligencia artificial llamada Cohere ha estado prestando mucha atención a este problema y proponiendo soluciones constantemente.
Durante mucho tiempo, la IA generativa de nivel empresarial ha sido un nicho de mercado relativamente con grandes barreras, pero Cohere ha recibido el apoyo de muchos peces gordos y gigantes con su tecnología madura y su agudo sentido del olfato. En la actualidad, los inversores de Cohere incluyen no solo gigantes como Nvidia, Oracle y Salesforce, sino también el ganador del Premio Turing Geoffrey Hinton, el profesor de IA de Stanford Li Feifei y otros grandes nombres en el círculo. No hace mucho tiempo, el ex director financiero de YouTube, Martin Kon, también optó por unirse a Cohere como presidente y director de operaciones.
Nvidia, Oracle y Salesforce apuestan por Cohere
Fuente: Crunchbase
Aprovechando el auge de ChatGPT, desde este año, más y más personas notaron el potencial de Cohere y entraron en el carril rápido de la valoración vertiginosa. Se ha convertido en la pista AIGC global número 1 después de OpenAI y Antropic. Tres unicornios.
"Nacido" de Google, del principal círculo de IA de Canadá
Fundada en Toronto, Canadá, Cohere fue cofundada en 2019 por Aidan Gomez, Ivan Zhang y Nick Frost. Los tres se especializan en informática en la Universidad de Toronto. Según el momento de la admisión, los tres deben tener menos de 30 años.
Equipo fundador de Cohere
Fuente: sitio web oficial de Cohere
Entre ellos, Aidan Gomez participó en una investigación del equipo de Google Brain durante sus estudios universitarios en 2017 y publicó un artículo titulado "La atención es todo lo que necesitas" como uno de los firmantes. Este artículo es la base de la famosa arquitectura de aprendizaje automático de Transformer en el futuro El comienzo es también la piedra angular de futuras arquitecturas revolucionarias como Google BERT y OpenAI GPT.
En el mismo año, Aidan Gomez y su compañero Ivan Zhang fundaron For.ai, una comunidad de investigación de inteligencia artificial sin fines de lucro, para apoyar y vincular a investigadores independientes de inteligencia artificial de todo el mundo.
Después de graduarse de su licenciatura, Aidan Gomez fue a la Universidad de Oxford para estudiar un doctorado en ciencias de la computación. Al mismo tiempo, también se unió al equipo de IA de Google dirigido por el "padre del aprendizaje profundo" y ganador del Premio Turing Geoffrey Hinton para realizar más investigaciones basadas en la arquitectura Transformer. En el equipo de Hinton de Google Brain, Aidan Gómez conoció a Nick Frosst, quien se ha dedicado a la investigación en ciencias cognitivas y aprendizaje automático.
En los próximos dos años, a través de una investigación en profundidad, todos aprendieron que Transformer se puede expandir a una gran red neuronal con un rendimiento excelente y se desempeña muy bien en tareas relacionadas con el lenguaje. Algunos escritores del artículo de Transformer, incluido Aidan Gómez, han comenzado a pensar en las oportunidades de comercialización detrás de esto.Actualmente, a excepción de Llion Jones, que todavía trabaja en Google, los otros siete autores tienen "irse al mar" para comenzar sus propios negocios.
Entre ellos, Aidan Comez cofundó Cohere con Nick Frosst e Ivan Zhang. A diferencia de Google, Microsoft y otras empresas poderosas que gastan mucho dinero para entrenar modelos grandes, desde que se estableció Cohere en 2019, se han centrado en casos de uso empresarial, tratando de crear modelos personalizados de lenguaje grande basados en datos propietarios de diferentes empresas.
No confíe en la nube, sino servicios generativos de IA personalizados para la empresa
En pocas palabras, el objetivo de Cohere es convertirse en el conjunto de herramientas de PNL predeterminado para todo tipo de desarrolladores, lo que permite a los desarrolladores de todo tipo utilizar grandes redes neuronales e inteligencia artificial de última generación para resolver cualquier problema relacionado con el lenguaje, pero sin depender de ningún nube pública, lo que permite que el modelo se ejecute en una nube privada o en las instalaciones.
Actualmente, los principales productos de Cohere se enfocan principalmente en tres áreas clave en la operación diaria de las empresas: generación de texto, clasificación de texto y recuperación de texto, cubriendo casi todas las áreas relacionadas con el texto en la producción empresarial.
La parte de generación de texto tiene principalmente tres productos: Resumir, Generar y Modelo de comando. Summarize es un generador de resumen de texto impulsado por un modelo de lenguaje grande, que puede resumir y resumir rápidamente los puntos clave de un documento, y puede admitir la entrada de 100,000 caracteres y opciones de formato de texto. Generate es un generador de contenido que puede generar contenido único para varios propósitos, como correos electrónicos y descripciones de productos.
A continuación, centrémonos en el modelo de comando. Command es un modelo de generación de texto lanzado por Cohere que puede aceptar comandos personalizados del usuario para entrenamiento. Es decir, después de combinar sus propios datos con Command, los usuarios empresariales pueden generar su propio modelo de lenguaje único, que puede desempeñar un papel de inmediato en el negocio real de la empresa.
Modelo de comando
Fuente: Cohere
Vale la pena señalar que, como modelo con solo 52 000 millones de parámetros, la precisión de Command ha superado previamente a otros modelos entrenados a mayor escala. El modelo de lenguaje a gran escala más capaz.
Fuente: sitio web oficial de Evaluación Integral de Modelos de Lenguaje (HELM) de la Universidad de Stanford
La parte de recuperación de texto incluye tres productos: Embed, Semantic Search y Rerank.
Para los equipos de aprendizaje automático que buscan crear sus propias aplicaciones de análisis de texto, Embed los ayuda a detectar tendencias rápidamente y es compatible con más de 100 idiomas. La búsqueda semántica es una poderosa herramienta de búsqueda. Los usuarios solo necesitan usar la API para usar la función de búsqueda. Admite el retorno de diversa información basada en el significado de la consulta en lugar de solo palabras clave, y no está limitada por el idioma. Rerank puede analizar y clasificar los resultados de búsqueda de las herramientas existentes en función de la relevancia semántica, proporcionando resultados más ricos y relevantes con requisitos mínimos de intervención del usuario o experiencia en programación.
El producto principal de la parte de clasificación de texto es Classify, que permite a los usuarios personalizar y organizar la información para ayudar a la moderación del contenido, el análisis del usuario y la experiencia del chatbot. Por ejemplo, puede realizar un servicio al cliente eficiente marcando rápidamente diferentes categorías de clientes, y también puede identificar comentarios positivos y negativos en las redes sociales para comprender mejor los comentarios de los clientes.
Fuente: Cohere
El modelo de negocios de Cohere es asumir primero el costo de crear una gran red neuronal Transformer y luego conectar las empresas que lo necesitan a estas redes, y la empresa paga según el uso. La característica principal de Cohere es que brinda a los clientes una variedad de opciones de alojamiento de datos que incluyen nube privada, implementación local, nube administrada por Cohere y otros socios de nube AWS, Google, etc., lo que permite a los usuarios elegir de acuerdo con sus propias necesidades. tener control sobre los datos.
Para los desarrolladores que deseen aprender a crear prototipos y formar parte de la comunidad, Cohere ofrece acceso gratuito y de uso limitado. Sin embargo, habrá una tarifa para entrar en producción, entrenar modelos personalizados, acceder a todos los puntos finales y recibir una mejor atención al cliente. Los clientes actuales de Cohere incluyen Spotify, Jasper, HyperWrite, etc.
En términos de precio, bajo la función de incrustación, el modelo predeterminado es de 40 centavos por 1 millón de tokens, y el modelo definido por la empresa es de 80 centavos.Bajo la función de generación, el modelo predeterminado es de 15 dólares por 1 millón de tokens, y el modelo personalizado el modelo es de dólares 30. Resumen Bajo la función, $ 15 por 1 millón de tokens, etc.
Precios coherentes para diferentes funciones
Fuente: Cohere
Sin embargo, el precio anterior de Cohere era bastante ventajoso, pero después del gran recorte de precios de OpenAI ayer, se espera que tenga un gran impacto en Cohere. Por ejemplo, el precio del modelo integrado de OpenAI se ha reducido en un 75 % y solo cuesta 0,0001 USD por mil tokens, lo que equivale a 10 millones de tokens por 1 USD, que es mucho más bajo que Cohere.
Con el apoyo de grandes y gigantes, Cohere ingresó al primer campamento de AIGC
Cohere, que apunta a los puntos débiles de la seguridad de datos de IA a nivel empresarial, se destaca en la competencia actual de clientes de IA, incluidos VC, gigantes tecnológicos y grandes nombres en el campo de la inteligencia artificial.Todos votaron por él. Desde que entró oficialmente en comercialización en 2021, la valoración de Cohere también ha aumentado de manera constante y ahora ha alcanzado alrededor de 2200 millones de dólares estadounidenses, solo superada por OpenAI respaldada por Microsoft y Anthropic respaldada por Google en la pista AIGC.
Al comienzo del establecimiento de Cohere, su color académico de inteligencia artificial parecía ser más fuerte. En las rondas de financiamiento Cohere A y B en 2021 y 2022, la inversión en la pista AIGC en ese momento todavía estaba en el frío invierno ¿Quién invirtió en Cohere para respaldar los fondos? En las listas de inversión de estas dos rondas, hemos visto las siguientes cifras de gigantes de la IA.
Fuente: Crunchbase
Además de Geoffrey Hinton, el "Padre del Aprendizaje Profundo" y ganador del Premio Turing que ha sido seguido directamente por varios fundadores en Toronto, Li Feifei, profesor de la Universidad de Stanford y director del Vision Lab, y profesor de la Universidad de California, Berkeley, Berkeley Artificial Intelligence Pieter Abbeel, director del laboratorio, y Raquel Urtasun, profesora de la Universidad de Toronto y ex directora del centro de investigación de tecnología de automóviles sin conductor de Uber, son expertos académicos en el campo de la inteligencia artificial.
En la última ronda de financiamiento anunciada a principios de este mes, en medio del aumento de AIGC, Cohere también atrajo la atención de más empresas de tecnología en el campo. Estos incluyen Nvidia, el "traficante de armas" más fuerte en inteligencia artificial, y los gigantes de la nube Salesforce y Oracle. La financiación total actual ha alcanzado los 439 millones de dólares estadounidenses.
El rápido desarrollo de Cohere es inseparable de su profunda formación técnica y selección de pistas. Desde la perspectiva de los modelos a gran escala, es posible que Cohere no sea el más líder en el mercado en la actualidad, pero ha captado profundamente los puntos débiles de las aplicaciones empresariales de AIGC y puede proporcionar aún más la generación de contenido con la premisa de satisfacer primero las necesidades de seguridad. de empresas. , resumen, búsqueda y otros servicios.
Su modelo de negocios permite que una gran cantidad de empresas personalicen el acceso a grandes redes neuronales sin gastar mucho dinero para crear sus propios modelos y, al subdividir los módulos de negocios, las empresas pueden pagar según el uso, a fin de lograr una situación en la que todos ganan. estado.
A juzgar por la creciente popularidad de Cohere y los recientes recortes de precios a gran escala y las actualizaciones de API de OpenAI, la guerra AIGC se está extendiendo del lado del usuario al campo de batalla empresarial. En ese momento, tal vez realmente comience una verdadera revolución en la productividad de la IA.
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El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Respaldada por Nvidia + invertida por el ganador del Premio Turing, esta empresa en el camino corporativo se ha convertido en el tercer unicornio más grande en el campo de la IA.
Fuente: Silicon Starman (ID: guixingren123)
Autor: junio
** editar 丨 Vicky Xiao **
En los últimos meses, parece que todos han estado chateando con entusiasmo con robots de IA como ChatGPT y Bard en su vida diaria, pidiéndoles ayuda para escribir correos electrónicos, escribir resúmenes y hacer planes. Pero un fenómeno común es que una vez que las personas cambian al modo de trabajo, estas herramientas generativas de IA rara vez aparecen en el flujo de trabajo de todos, e incluso algunas empresas las prohíben.
La IA es tan poderosa, ¿por qué las empresas no la usan?
La razón principal detrás de esto es realmente muy simple: los problemas de seguridad y privacidad de datos de cada empresa son demasiado importantes. Ninguna empresa se atreve a poner su "sangre" completamente en manos de una IA que aún no ha madurado y está controlada por otras grandes empresas.
Entonces, ¿hay alguna manera de resolver este espinoso problema para maximizar el potencial de la IA generativa en el lado empresarial? De hecho, desde 2019, una empresa emergente de inteligencia artificial llamada Cohere ha estado prestando mucha atención a este problema y proponiendo soluciones constantemente.
Durante mucho tiempo, la IA generativa de nivel empresarial ha sido un nicho de mercado relativamente con grandes barreras, pero Cohere ha recibido el apoyo de muchos peces gordos y gigantes con su tecnología madura y su agudo sentido del olfato. En la actualidad, los inversores de Cohere incluyen no solo gigantes como Nvidia, Oracle y Salesforce, sino también el ganador del Premio Turing Geoffrey Hinton, el profesor de IA de Stanford Li Feifei y otros grandes nombres en el círculo. No hace mucho tiempo, el ex director financiero de YouTube, Martin Kon, también optó por unirse a Cohere como presidente y director de operaciones.
Fuente: Crunchbase
Aprovechando el auge de ChatGPT, desde este año, más y más personas notaron el potencial de Cohere y entraron en el carril rápido de la valoración vertiginosa. Se ha convertido en la pista AIGC global número 1 después de OpenAI y Antropic. Tres unicornios.
"Nacido" de Google, del principal círculo de IA de Canadá
Fundada en Toronto, Canadá, Cohere fue cofundada en 2019 por Aidan Gomez, Ivan Zhang y Nick Frost. Los tres se especializan en informática en la Universidad de Toronto. Según el momento de la admisión, los tres deben tener menos de 30 años.
Fuente: sitio web oficial de Cohere
Entre ellos, Aidan Gomez participó en una investigación del equipo de Google Brain durante sus estudios universitarios en 2017 y publicó un artículo titulado "La atención es todo lo que necesitas" como uno de los firmantes. Este artículo es la base de la famosa arquitectura de aprendizaje automático de Transformer en el futuro El comienzo es también la piedra angular de futuras arquitecturas revolucionarias como Google BERT y OpenAI GPT.
En el mismo año, Aidan Gomez y su compañero Ivan Zhang fundaron For.ai, una comunidad de investigación de inteligencia artificial sin fines de lucro, para apoyar y vincular a investigadores independientes de inteligencia artificial de todo el mundo.
Después de graduarse de su licenciatura, Aidan Gomez fue a la Universidad de Oxford para estudiar un doctorado en ciencias de la computación. Al mismo tiempo, también se unió al equipo de IA de Google dirigido por el "padre del aprendizaje profundo" y ganador del Premio Turing Geoffrey Hinton para realizar más investigaciones basadas en la arquitectura Transformer. En el equipo de Hinton de Google Brain, Aidan Gómez conoció a Nick Frosst, quien se ha dedicado a la investigación en ciencias cognitivas y aprendizaje automático.
Entre ellos, Aidan Comez cofundó Cohere con Nick Frosst e Ivan Zhang. A diferencia de Google, Microsoft y otras empresas poderosas que gastan mucho dinero para entrenar modelos grandes, desde que se estableció Cohere en 2019, se han centrado en casos de uso empresarial, tratando de crear modelos personalizados de lenguaje grande basados en datos propietarios de diferentes empresas.
No confíe en la nube, sino servicios generativos de IA personalizados para la empresa
En pocas palabras, el objetivo de Cohere es convertirse en el conjunto de herramientas de PNL predeterminado para todo tipo de desarrolladores, lo que permite a los desarrolladores de todo tipo utilizar grandes redes neuronales e inteligencia artificial de última generación para resolver cualquier problema relacionado con el lenguaje, pero sin depender de ningún nube pública, lo que permite que el modelo se ejecute en una nube privada o en las instalaciones.
Actualmente, los principales productos de Cohere se enfocan principalmente en tres áreas clave en la operación diaria de las empresas: generación de texto, clasificación de texto y recuperación de texto, cubriendo casi todas las áreas relacionadas con el texto en la producción empresarial.
La parte de generación de texto tiene principalmente tres productos: Resumir, Generar y Modelo de comando. Summarize es un generador de resumen de texto impulsado por un modelo de lenguaje grande, que puede resumir y resumir rápidamente los puntos clave de un documento, y puede admitir la entrada de 100,000 caracteres y opciones de formato de texto. Generate es un generador de contenido que puede generar contenido único para varios propósitos, como correos electrónicos y descripciones de productos.
A continuación, centrémonos en el modelo de comando. Command es un modelo de generación de texto lanzado por Cohere que puede aceptar comandos personalizados del usuario para entrenamiento. Es decir, después de combinar sus propios datos con Command, los usuarios empresariales pueden generar su propio modelo de lenguaje único, que puede desempeñar un papel de inmediato en el negocio real de la empresa.
Fuente: Cohere
Vale la pena señalar que, como modelo con solo 52 000 millones de parámetros, la precisión de Command ha superado previamente a otros modelos entrenados a mayor escala. El modelo de lenguaje a gran escala más capaz.
La parte de recuperación de texto incluye tres productos: Embed, Semantic Search y Rerank.
Para los equipos de aprendizaje automático que buscan crear sus propias aplicaciones de análisis de texto, Embed los ayuda a detectar tendencias rápidamente y es compatible con más de 100 idiomas. La búsqueda semántica es una poderosa herramienta de búsqueda. Los usuarios solo necesitan usar la API para usar la función de búsqueda. Admite el retorno de diversa información basada en el significado de la consulta en lugar de solo palabras clave, y no está limitada por el idioma. Rerank puede analizar y clasificar los resultados de búsqueda de las herramientas existentes en función de la relevancia semántica, proporcionando resultados más ricos y relevantes con requisitos mínimos de intervención del usuario o experiencia en programación.
El producto principal de la parte de clasificación de texto es Classify, que permite a los usuarios personalizar y organizar la información para ayudar a la moderación del contenido, el análisis del usuario y la experiencia del chatbot. Por ejemplo, puede realizar un servicio al cliente eficiente marcando rápidamente diferentes categorías de clientes, y también puede identificar comentarios positivos y negativos en las redes sociales para comprender mejor los comentarios de los clientes.
El modelo de negocios de Cohere es asumir primero el costo de crear una gran red neuronal Transformer y luego conectar las empresas que lo necesitan a estas redes, y la empresa paga según el uso. La característica principal de Cohere es que brinda a los clientes una variedad de opciones de alojamiento de datos que incluyen nube privada, implementación local, nube administrada por Cohere y otros socios de nube AWS, Google, etc., lo que permite a los usuarios elegir de acuerdo con sus propias necesidades. tener control sobre los datos.
Para los desarrolladores que deseen aprender a crear prototipos y formar parte de la comunidad, Cohere ofrece acceso gratuito y de uso limitado. Sin embargo, habrá una tarifa para entrar en producción, entrenar modelos personalizados, acceder a todos los puntos finales y recibir una mejor atención al cliente. Los clientes actuales de Cohere incluyen Spotify, Jasper, HyperWrite, etc.
En términos de precio, bajo la función de incrustación, el modelo predeterminado es de 40 centavos por 1 millón de tokens, y el modelo definido por la empresa es de 80 centavos.Bajo la función de generación, el modelo predeterminado es de 15 dólares por 1 millón de tokens, y el modelo personalizado el modelo es de dólares 30. Resumen Bajo la función, $ 15 por 1 millón de tokens, etc.
Fuente: Cohere
Sin embargo, el precio anterior de Cohere era bastante ventajoso, pero después del gran recorte de precios de OpenAI ayer, se espera que tenga un gran impacto en Cohere. Por ejemplo, el precio del modelo integrado de OpenAI se ha reducido en un 75 % y solo cuesta 0,0001 USD por mil tokens, lo que equivale a 10 millones de tokens por 1 USD, que es mucho más bajo que Cohere.
Con el apoyo de grandes y gigantes, Cohere ingresó al primer campamento de AIGC
Cohere, que apunta a los puntos débiles de la seguridad de datos de IA a nivel empresarial, se destaca en la competencia actual de clientes de IA, incluidos VC, gigantes tecnológicos y grandes nombres en el campo de la inteligencia artificial.Todos votaron por él. Desde que entró oficialmente en comercialización en 2021, la valoración de Cohere también ha aumentado de manera constante y ahora ha alcanzado alrededor de 2200 millones de dólares estadounidenses, solo superada por OpenAI respaldada por Microsoft y Anthropic respaldada por Google en la pista AIGC.
Al comienzo del establecimiento de Cohere, su color académico de inteligencia artificial parecía ser más fuerte. En las rondas de financiamiento Cohere A y B en 2021 y 2022, la inversión en la pista AIGC en ese momento todavía estaba en el frío invierno ¿Quién invirtió en Cohere para respaldar los fondos? En las listas de inversión de estas dos rondas, hemos visto las siguientes cifras de gigantes de la IA.
Además de Geoffrey Hinton, el "Padre del Aprendizaje Profundo" y ganador del Premio Turing que ha sido seguido directamente por varios fundadores en Toronto, Li Feifei, profesor de la Universidad de Stanford y director del Vision Lab, y profesor de la Universidad de California, Berkeley, Berkeley Artificial Intelligence Pieter Abbeel, director del laboratorio, y Raquel Urtasun, profesora de la Universidad de Toronto y ex directora del centro de investigación de tecnología de automóviles sin conductor de Uber, son expertos académicos en el campo de la inteligencia artificial.
En la última ronda de financiamiento anunciada a principios de este mes, en medio del aumento de AIGC, Cohere también atrajo la atención de más empresas de tecnología en el campo. Estos incluyen Nvidia, el "traficante de armas" más fuerte en inteligencia artificial, y los gigantes de la nube Salesforce y Oracle. La financiación total actual ha alcanzado los 439 millones de dólares estadounidenses.
El rápido desarrollo de Cohere es inseparable de su profunda formación técnica y selección de pistas. Desde la perspectiva de los modelos a gran escala, es posible que Cohere no sea el más líder en el mercado en la actualidad, pero ha captado profundamente los puntos débiles de las aplicaciones empresariales de AIGC y puede proporcionar aún más la generación de contenido con la premisa de satisfacer primero las necesidades de seguridad. de empresas. , resumen, búsqueda y otros servicios.
Su modelo de negocios permite que una gran cantidad de empresas personalicen el acceso a grandes redes neuronales sin gastar mucho dinero para crear sus propios modelos y, al subdividir los módulos de negocios, las empresas pueden pagar según el uso, a fin de lograr una situación en la que todos ganan. estado.
A juzgar por la creciente popularidad de Cohere y los recientes recortes de precios a gran escala y las actualizaciones de API de OpenAI, la guerra AIGC se está extendiendo del lado del usuario al campo de batalla empresarial. En ese momento, tal vez realmente comience una verdadera revolución en la productividad de la IA.