ここ数カ月、誰もがChatGPTやBardなどのAIロボットと日常生活で熱心にチャットし、メールを書いたり、要約を書いたり、計画を立てたりするのを手伝ってもらっているようです。しかし、一般的な現象として、人々が仕事モードに切り替わると、これらの生成 AI ツールが全員のワークフローに現れることはほとんどなく、一部の企業では禁止されていることもあります。
AI は非常に強力であるのに、なぜ企業は AI を活用しないのでしょうか?
この背後にある主な理由は実際には非常に単純です。すべての企業にとってデータ セキュリティとプライバシーの問題は非常に重要です。まだ成熟しておらず、他の大企業によって管理されている AI に自社の「生命線」を完全に委ねようとする企業はありません。
では、企業側で生成 AI の可能性を最大化するために、この厄介な問題を解決する方法はあるのでしょうか?実際、CohereというAIスタートアップ企業は2019年からこの問題に注目し、解決策を提案し続けている。
長い間、エンタープライズレベルの生成 AI は障壁が高く、比較的ニッチな市場でしたが、Cohere はその成熟したテクノロジーと鋭い嗅覚により、多くの大物企業や大手企業から支持を受けています。現在、Cohere の投資家には、Nvidia、Oracle、Salesforce などの大手企業だけでなく、チューリング賞受賞者のジェフリー・ヒントン、スタンフォード AI 教授のリー・フェイフェイ、その他の著名人も含まれています。少し前には、YouTube の元最高財務責任者である Martin Kon 氏も、社長兼最高執行責任者として Cohere に加わることを選択しました。
その中で、Aidan Gomez は 2017 年に学部在学中に Google Brain チームの研究に参加し、署名者の 1 人として「Attending is All You Need」というタイトルの論文を発表しました。この論文は、有名な Transformer 機械学習アーキテクチャの基礎となっています。始まりは、Google BERT や OpenAI の GPT など、将来の革新的なアーキテクチャの基礎でもあります。
同年、Aidan Gomez と同僚の学生 Ivan Zhang は、世界中の独立した人工知能研究者をサポートし、結び付ける非営利の人工知能研究コミュニティ For.ai を設立しました。
Aidan Gomez 氏は、学部卒業後、コンピュータ サイエンスの博士号取得のためオックスフォード大学に留学すると同時に、「ディープラーニングの父」とチューリング賞受賞者のジェフリー ヒントン氏が率いる Google AI チームに加わり、 Transformer アーキテクチャに基づいてさらなる研究を実施します。 Google Brain のヒントン チームで、エイダン ゴメスは、機械学習と認知科学の研究に従事してきたニック フロストに会いました。
次の 2 年間、綿密な研究を通じて、Transformer は優れたパフォーマンスを備えた大規模なニューラル ネットワークに拡張でき、言語関連のタスクで非常に優れたパフォーマンスを発揮することが全員にわかりました。 Aidan Gomez を含む一部の Transformer 論文執筆者は、この背後にある商業化の機会について考え始めており、現在、まだ Google で働いている Llion Jones を除いて、他の 7 人の執筆者は自分のビジネスを始めるために「海へ」出ています。
その中で、Aidan Comez は Nick Frosst および Ivan Zhang と Cohere を共同設立しました。大規模なモデルのトレーニングに多額の資金を投じる Google や Microsoft などの強力な企業とは異なり、Cohere は 2019 年に設立されて以来、エンタープライズ ユースケースに焦点を当て、さまざまな企業の独自データに基づいてカスタマイズされた大規模な言語モデルを作成しようとしています。
クラウドに依存せず、企業向けにカスタマイズされた生成 AI サービスを実行する
簡単に言うと、Cohere の目標は、あらゆる種類の開発者にとってデフォルトの NLP ツールキットとなり、あらゆる種類の開発者が大規模なニューラル ネットワークと最先端の AI を使用して、言語関連の問題を解決できるようにすることですが、言語関連の問題を解決できるようにすることです。パブリック クラウド 。モデルをプライベート クラウドまたはオンプレミスで実行できるようにします。
Cohere は、エンタープライズ レベルの AI データ セキュリティの問題点を解決することを目的としており、ベンチャーキャピタル、テクノロジー大手、人工知能分野の大手企業を含む現在の AI クライアント競争の中で際立っており、全員がそれに投票しました。 2021年に正式に商業化に入って以来、Cohereの評価額も着実に上昇しており、現在約22億米ドルに達しており、AIGCトラックではMicrosoftが支援するOpenAIとGoogleが支援するAnthropicに次いで2位となっている。
Nvidia の支援とチューリング賞受賞者の投資により、企業軌道に乗っているこの企業は AI 分野で 3 番目に大きなユニコーンになりました。
出典: シリコン スターマン (ID: guixingren123)
著者: ジュニー
編集丨ヴィッキー・シャオ
ここ数カ月、誰もがChatGPTやBardなどのAIロボットと日常生活で熱心にチャットし、メールを書いたり、要約を書いたり、計画を立てたりするのを手伝ってもらっているようです。しかし、一般的な現象として、人々が仕事モードに切り替わると、これらの生成 AI ツールが全員のワークフローに現れることはほとんどなく、一部の企業では禁止されていることもあります。
AI は非常に強力であるのに、なぜ企業は AI を活用しないのでしょうか?
この背後にある主な理由は実際には非常に単純です。すべての企業にとってデータ セキュリティとプライバシーの問題は非常に重要です。まだ成熟しておらず、他の大企業によって管理されている AI に自社の「生命線」を完全に委ねようとする企業はありません。
では、企業側で生成 AI の可能性を最大化するために、この厄介な問題を解決する方法はあるのでしょうか?実際、CohereというAIスタートアップ企業は2019年からこの問題に注目し、解決策を提案し続けている。
長い間、エンタープライズレベルの生成 AI は障壁が高く、比較的ニッチな市場でしたが、Cohere はその成熟したテクノロジーと鋭い嗅覚により、多くの大物企業や大手企業から支持を受けています。現在、Cohere の投資家には、Nvidia、Oracle、Salesforce などの大手企業だけでなく、チューリング賞受賞者のジェフリー・ヒントン、スタンフォード AI 教授のリー・フェイフェイ、その他の著名人も含まれています。少し前には、YouTube の元最高財務責任者である Martin Kon 氏も、社長兼最高執行責任者として Cohere に加わることを選択しました。
出典: クランチベース
ChatGPT のブームに乗って、今年以来、ますます多くの人々が Cohere の可能性に気づき、評価急上昇の高速レーンに参入し、OpenAI と Antropic に次ぐ世界 No.1 の AIGC トラックになりました。3 つのユニコーンがあります。
Google から「誕生」し、カナダのトップ AI サークルから
カナダのトロントで設立されたCohereは、2019年にAidan Gomez、Ivan Zhang、Nick Frosstによって共同設立されました。 3 人全員がトロント大学でコンピュータ サイエンスを専攻しており、入学時点からすると 3 人全員が 30 歳未満であるはずです。
出典：Cohere公式サイト
その中で、Aidan Gomez は 2017 年に学部在学中に Google Brain チームの研究に参加し、署名者の 1 人として「Attending is All You Need」というタイトルの論文を発表しました。この論文は、有名な Transformer 機械学習アーキテクチャの基礎となっています。始まりは、Google BERT や OpenAI の GPT など、将来の革新的なアーキテクチャの基礎でもあります。
同年、Aidan Gomez と同僚の学生 Ivan Zhang は、世界中の独立した人工知能研究者をサポートし、結び付ける非営利の人工知能研究コミュニティ For.ai を設立しました。
Aidan Gomez 氏は、学部卒業後、コンピュータ サイエンスの博士号取得のためオックスフォード大学に留学すると同時に、「ディープラーニングの父」とチューリング賞受賞者のジェフリー ヒントン氏が率いる Google AI チームに加わり、 Transformer アーキテクチャに基づいてさらなる研究を実施します。 Google Brain のヒントン チームで、エイダン ゴメスは、機械学習と認知科学の研究に従事してきたニック フロストに会いました。
その中で、Aidan Comez は Nick Frosst および Ivan Zhang と Cohere を共同設立しました。大規模なモデルのトレーニングに多額の資金を投じる Google や Microsoft などの強力な企業とは異なり、Cohere は 2019 年に設立されて以来、エンタープライズ ユースケースに焦点を当て、さまざまな企業の独自データに基づいてカスタマイズされた大規模な言語モデルを作成しようとしています。
クラウドに依存せず、企業向けにカスタマイズされた生成 AI サービスを実行する
簡単に言うと、Cohere の目標は、あらゆる種類の開発者にとってデフォルトの NLP ツールキットとなり、あらゆる種類の開発者が大規模なニューラル ネットワークと最先端の AI を使用して、言語関連の問題を解決できるようにすることですが、言語関連の問題を解決できるようにすることです。パブリック クラウド 。モデルをプライベート クラウドまたはオンプレミスで実行できるようにします。
現在、Cohere の主力製品は、企業の日常業務における 3 つの重要な領域、テキスト生成、テキスト分類、テキスト検索に主に焦点を当てており、企業制作におけるテキスト関連領域のほぼすべてをカバーしています。
テキスト生成部分には主に、Summarize、Generate、Command Model の 3 つの製品があります。 Summarize は、大規模な言語モデルによって駆動されるテキスト要約ジェネレーターで、文書の重要なポイントを素早く要約して要約することができ、100,000 文字の入力とテキスト形式のオプションをサポートできます。 Generate は、電子メールや製品説明など、さまざまな目的に合わせて独自のコンテンツを生成できるコンテンツ ジェネレーターです。
次に、コマンド モデルに注目してみましょう。 Command は、Cohere によって開始されたテキスト生成モデルで、トレーニング用にユーザーがパーソナライズしたコマンドを受け入れることができます。つまり、企業ユーザーは自分のデータを Command と組み合わせた後、独自の独自の言語モデルを生成でき、企業の実際のビジネスですぐに役割を果たすことができます。
出典: コヒア
わずか 520 億個のパラメーターを持つモデルとして、Command の精度がこれまでに大規模なスケールでトレーニングされた他のモデルを上回っていることは注目に値します。最も有能な大規模言語モデルです。
テキスト検索部分には、Embed、Semantic Search、および Rerank の 3 つの製品が含まれています。
独自のテキスト分析アプリケーションの構築を検討している機械学習チームにとって、Embed はトレンドを素早く特定するのに役立ち、100 以上の言語をサポートしています。セマンティック検索は強力な検索ツールです。ユーザーは API を使用するだけで検索機能を使用できます。キーワードだけでなくクエリの意味に基づいてさまざまな情報を返すことができ、言語に制限されません。 Rerank は、セマンティック関連性に基づいて既存のツールからの検索結果を分析してランク付けし、ユーザー介入やプログラミング エクスペリエンスを最小限に抑えながら、より豊富で関連性の高い結果を提供します。
テキスト分類部分の主な製品は Classify です。これにより、ユーザーは情報をパーソナライズして整理し、コンテンツの管理、ユーザー分析、チャットボットのエクスペリエンスに役立てることができます。たとえば、さまざまなカテゴリの顧客を迅速にマークすることで効率的な顧客サービスを実施できます。また、ソーシャル メディアの肯定的なコメントと否定的なコメントを識別して顧客のフィードバックをよりよく理解することもできます。
Cohereのビジネスモデルは、まず大規模なTransformerニューラルネットワークの構築コストを負担し、その後、それを必要とする企業をこれらのネットワークに接続し、企業は使用量に応じて料金を支払うというものだ。 Cohereの主な特徴は、プライベートクラウド、ローカル展開、Cohereマネージドクラウドや他のクラウドパートナーであるAWS、Googleなどを含むさまざまなデータホスティングオプションを顧客に提供し、ユーザーが独自のニーズに応じて選択できることです。データを制御できるようになります。
プロトタイピングを学び、コミュニティの一員になりたい開発者のために、Cohere は使用制限付きの無料アクセスを提供します。ただし、本番環境への移行、カスタム モデルのトレーニング、すべてのエンドポイントへのアクセス、強化されたカスタマー サポートを受けるには料金がかかります。 Cohere の現在のクライアントには、Spotify、Jasper、HyperWrite などが含まれます。
価格に関しては、埋め込み機能では、デフォルト モデルは 100 万トークンあたり 40 セント、企業定義モデルは 80 セント、生成機能では、デフォルト モデルは 100 万トークンあたり 15 ドル、カスタム モデルは 100 万トークンあたり 15 ドルです。モデルは 30 ドル 概要 関数では、100 万トークンあたり 15 ドルなど
出典: コヒア
しかし、以前のCohereの価格設定はかなり有利でしたが、昨日のOpenAIの大幅な値下げを受けて、Cohereにも大きな影響が出ることが予想されます。たとえば、OpenAI の組み込みモデルの価格は 75% 下落し、1,000 トークンあたりわずか 0.0001 米ドルです。これは、1 米ドルで 1,000 万トークンに相当し、Cohere よりもはるかに安価です。
ビッグマンや巨人のサポートを受けて、コヒアは AIGC の最初のキャンプに入った
Cohere は、エンタープライズ レベルの AI データ セキュリティの問題点を解決することを目的としており、ベンチャーキャピタル、テクノロジー大手、人工知能分野の大手企業を含む現在の AI クライアント競争の中で際立っており、全員がそれに投票しました。 2021年に正式に商業化に入って以来、Cohereの評価額も着実に上昇しており、現在約22億米ドルに達しており、AIGCトラックではMicrosoftが支援するOpenAIとGoogleが支援するAnthropicに次いで2位となっている。
Cohereの設立当初は人工知能の学術色が強かったように思う。 2021年と2022年のCohere AおよびBラウンドの資金調達では、当時のAIGCトラックへの投資はまだ寒い冬でしたが、ファンドをサポートするためにCohereに投資したのは誰ですか?これら 2 つのラウンドの投資リストでは、AI 巨人の次のような数字が見られました。
「深層学習の父」であり、トロントの何人かの創設者が直接後を継いだチューリング賞受賞者のジェフリー・ヒントンに加え、スタンフォード大学教授でビジョン・ラボ所長のリー・フェイフェイ、同大学教授カリフォルニア州バークレー市のバークレー人工知能研究所の所長であるピーター・アッビール氏と、トロント大学教授でウーバーの無人運転車技術研究センターの元所長であるラケル・ウルタスン氏は、いずれも人工知能分野の学術専門家である。
AIGCの躍進のさなか、今月初めに発表された最新の資金調達ラウンドでは、Cohereは同分野のより多くのテクノロジー企業の注目も集めている。これらには、人工知能分野で最強の「武器商人」であるエヌビディアや、クラウド大手のセールスフォースやオラクルが含まれる。現在の資金調達総額は4億3,900万米ドルに達しています。
Cohere の急速な発展は、その奥深い技術的背景とトラックの選択から切り離せません。大規模モデルの観点から見ると、Cohere は現時点で市場をリードしているわけではありませんが、AIGC エンタープライズ アプリケーションの問題点を鋭く把握しており、セキュリティ ニーズを満たすことを前提としたコンテンツ生成をさらに提供できます。企業の情報、要約、検索などのサービス。
同社のビジネス モデルでは、多くの企業が独自のモデルの構築に多額の費用をかけずに大規模なニューラル ネットワークへのアクセスをカスタマイズでき、ビジネス モジュールを細分化することで、企業は使用量に応じて料金を支払うことができるため、Win-Win の状況を実現できます。州。
CohereとOpenAIの最近の大規模な値下げとAPIアップグレードの人気の高まりから判断すると、AIGC戦争はユーザー側からエンタープライズ戦場にまで広がっています。その時、おそらく真の AI 生産性革命が本当に始まるでしょう。