Crédito da imagem: Gerado por ferramentas Unbounded AI
Nos últimos meses, parece que todos têm conversado com entusiasmo com robôs de IA como ChatGPT e Bard em suas vidas diárias, pedindo-lhes que ajudem a escrever e-mails, redigir resumos e fazer planos. Mas um fenômeno comum é que, quando as pessoas mudam para o modo de trabalho, essas ferramentas generativas de IA raramente aparecem no fluxo de trabalho de todos e até são proibidas por algumas empresas.
A IA é tão poderosa, por que as empresas não a usam?
A principal razão por trás disso é realmente muito simples - as questões de segurança e privacidade de dados de todas as empresas são muito importantes. Nenhuma empresa ousa colocar sua "sangue vital" totalmente nas mãos de uma IA que ainda não amadureceu e é controlada por outras grandes empresas.
Então, existe uma maneira de resolver esse problema espinhoso para maximizar o potencial da IA generativa no lado corporativo? Na verdade, desde 2019, uma startup de IA chamada Cohere tem prestado muita atenção a esse problema e constantemente propondo soluções.
Por muito tempo, a IA generativa de nível empresarial tem sido um nicho de mercado relativamente com altas barreiras, mas Cohere recebeu o apoio de muitos figurões e gigantes com sua tecnologia madura e olfato aguçado. Atualmente, os investidores da Cohere incluem não apenas gigantes como Nvidia, Oracle e Salesforce, mas também o vencedor do Turing Award Geoffrey Hinton, o professor de IA de Stanford Li Feifei e outros grandes nomes do círculo. Não muito tempo atrás, o ex-diretor financeiro do YouTube, Martin Kon, também optou por ingressar na Cohere como presidente e diretor de operações.
Nvidia, Oracle e Salesforce apostam no Cohere
Fonte: Crunchbase
Aproveitando o boom do ChatGPT, desde este ano, mais e mais pessoas perceberam o potencial do Cohere e entraram na via rápida da valorização crescente. Tornou-se a pista AIGC global número 1 depois do OpenAI e do Antropic. Três unicórnios.
"Born out" do Google, do principal círculo de IA do Canadá
Fundada em Toronto, Canadá, a Cohere foi cofundada em 2019 por Aidan Gomez, Ivan Zhang e Nick Frosst. Todos os três estão se formando em ciência da computação na Universidade de Toronto. Com base na época de admissão, todos os três deveriam ter menos de 30 anos.
Equipe fundadora da Cohere
Fonte: Site oficial do Cohere
Entre eles, Aidan Gomez participou de uma pesquisa da equipe do Google Brain durante seus estudos de graduação em 2017 e publicou um artigo intitulado "Atenção é tudo o que você precisa" como um dos signatários. Este artigo é a base da famosa arquitetura de aprendizado de máquina Transformer em o futuro. O começo também é a pedra angular de futuras arquiteturas revolucionárias, como Google BERT e OpenAI's GPT.
No mesmo ano, Aidan Gomez e seu colega estudante Ivan Zhang fundaram a For.ai, uma comunidade de pesquisa em inteligência artificial sem fins lucrativos, para apoiar e vincular pesquisadores independentes de inteligência artificial em todo o mundo.
Depois de se formar na graduação, Aidan Gomez foi para a Universidade de Oxford para fazer um doutorado em ciência da computação. Ao mesmo tempo, ele também se juntou à equipe de IA do Google liderada pelo "pai do aprendizado profundo" e vencedor do Prêmio Turing, Geoffrey Hinton, para realizar mais pesquisas com base na arquitetura Transformer. Na equipe Hinton do Google Brain, Aidan Gomez conheceu Nick Frosst, que está envolvido em aprendizado de máquina e pesquisa em ciências cognitivas.
Nos dois anos seguintes, por meio de pesquisas aprofundadas, todos aprenderam que o Transformer pode ser expandido em uma grande rede neural com excelente desempenho e funciona muito bem em tarefas relacionadas ao idioma. Alguns escritores do Transformer, incluindo Aidan Gomez, começaram a pensar nas oportunidades de comercialização por trás disso. Atualmente, exceto Llion Jones, que ainda está trabalhando no Google, os outros sete autores "irão para o mar" para iniciar seus próprios negócios.
Entre eles, Aidan Comez cofundou a Cohere com Nick Frosst e Ivan Zhang. Ao contrário do Google, Microsoft e outras empresas poderosas que gastam muito dinheiro para treinar grandes modelos, desde que o Cohere foi estabelecido em 2019, eles se concentraram em casos de uso corporativo, tentando criar modelos de linguagem grandes personalizados com base nos dados proprietários de diferentes empresas.
Não confie na nuvem, mas faça serviços de IA generativa personalizados para empresas
Simplificando, o objetivo do Cohere é se tornar o kit de ferramentas de NLP padrão para todos os tipos de desenvolvedores, permitindo que desenvolvedores de todos os tipos usem grandes redes neurais e IA de última geração para resolver quaisquer problemas relacionados ao idioma, mas sem depender de nenhum nuvem pública, permitindo que o modelo seja executado em uma nuvem privada ou no local.
Atualmente, os principais produtos da Cohere se concentram principalmente em três áreas principais na operação diária das empresas: geração de texto, classificação de texto e recuperação de texto, cobrindo quase todas as áreas relacionadas a texto na produção empresarial.
A parte de geração de texto tem principalmente três produtos: Resumir, Gerar e Modelo de Comando. Summarize é um gerador de resumo de texto conduzido por um grande modelo de linguagem, que pode resumir e resumir rapidamente os pontos-chave de um documento e pode suportar entrada de 100.000 caracteres e opções de formato de texto. Generate é um gerador de conteúdo que pode gerar conteúdo exclusivo para diversos fins, como e-mails e descrições de produtos.
Em seguida, vamos nos concentrar no Modelo de Comando. Command é um modelo de geração de texto lançado pela Cohere que pode aceitar comandos personalizados do usuário para treinamento. Ou seja, depois de combinar seus próprios dados com o Command, os usuários corporativos podem gerar seu próprio modelo de linguagem exclusivo, que pode desempenhar imediatamente um papel nos negócios reais da empresa.
Modelo de comando
Fonte: Cohere
Vale a pena notar que, como um modelo com apenas 52 bilhões de parâmetros, a precisão do Command já superou outros modelos treinados em uma escala maior. O modelo de linguagem de grande escala mais capaz.
Fonte: Site oficial da Avaliação Abrangente de Modelos de Linguagem (HELM) da Universidade de Stanford
A parte de recuperação de texto inclui três produtos: Embed, Semantic Search e Rerank.
Para equipes de aprendizado de máquina que desejam criar seus próprios aplicativos de análise de texto, o Embed os ajuda a detectar tendências rapidamente e oferece suporte a mais de 100 idiomas. A pesquisa semântica é uma ferramenta de pesquisa poderosa. Os usuários precisam apenas usar a API para usar a função de pesquisa. Ela suporta o retorno de várias informações com base no significado da consulta, em vez de apenas palavras-chave, e não é limitada pelo idioma. O Rerank pode analisar e classificar os resultados de pesquisa de ferramentas existentes com base na relevância semântica, fornecendo resultados mais ricos e relevantes com requisitos mínimos de intervenção do usuário ou experiência de programação.
O principal produto da parte de classificação de texto é o Classify, que permite aos usuários personalizar e organizar informações para ajudar na moderação de conteúdo, análise do usuário e experiência do chatbot. Por exemplo, ele pode conduzir um atendimento ao cliente eficiente marcando rapidamente diferentes categorias de clientes e também pode identificar comentários positivos e negativos nas mídias sociais para entender melhor o feedback do cliente.
Fonte: Cohere
O modelo de negócios da Cohere é primeiro arcar com o custo de criar uma grande rede neural Transformer e, em seguida, conectar as empresas que precisam delas a essas redes, e a empresa paga de acordo com o uso. A principal característica do Cohere é que ele fornece aos clientes uma variedade de opções de hospedagem de dados, incluindo nuvem privada, implantação local, nuvem gerenciada Cohere e outros parceiros de nuvem AWS, Google, etc., permitindo que os usuários escolham de acordo com suas próprias necessidades, permitindo que os clientes ter controle sobre os dados.
Para desenvolvedores que desejam aprender a criar protótipos e fazer parte da comunidade, o Cohere oferece acesso gratuito e de uso limitado. No entanto, haverá uma taxa para entrar em produção, treinar modelos personalizados, acessar todos os endpoints e receber suporte aprimorado ao cliente. Os clientes atuais do Cohere incluem Spotify, Jasper, HyperWrite, etc.
Em termos de preço, na função de incorporação, o modelo padrão é de 40 centavos por 1 milhão de tokens e o modelo definido pela empresa é de 80 centavos. Na função de geração, o modelo padrão é de 15 dólares por 1 milhão de tokens e o personalizado modelo é de 30 dólares. Resumo Sob a função, $ 15 por 1 milhão de tokens, etc.
* Preços coerentes para diferentes funções *
Fonte: Cohere
No entanto, o preço anterior do Cohere era bastante vantajoso, mas após o grande corte de preço do OpenAI ontem, espera-se que tenha um grande impacto no Cohere. Por exemplo, o preço do modelo embarcado da OpenAI caiu 75% e custa apenas US$ 0,0001 por mil tokens, ou seja, 10 milhões de tokens por US$ 1, muito abaixo do Cohere.
Apoiado por marmanjos e gigantes, Cohere entrou no primeiro camp do AIGC
A Cohere, que visa os pontos problemáticos da segurança de dados de IA de nível empresarial, se destaca na atual competição de clientes de IA, incluindo VCs, gigantes da tecnologia e grandes nomes no campo da inteligência artificial. Todos votaram a favor. Desde que entrou oficialmente na comercialização em 2021, a avaliação da Cohere também tem aumentado constantemente e agora atingiu cerca de 2,2 bilhões de dólares americanos, perdendo apenas para a OpenAI, apoiada pela Microsoft, e a Anthropic, apoiada pelo Google, na trilha AIGC.
No início do estabelecimento de Cohere, sua cor acadêmica de inteligência artificial parecia ser mais forte. Nas rodadas de financiamento Cohere A e B em 2021 e 2022, o investimento na pista do AIGC ainda estava no inverno frio Quem investiu no Cohere para apoiar os fundos? Nas listas de investimentos dessas duas rodadas, vimos os seguintes números de gigantes da IA.
Fonte: Crunchbase
Além de Geoffrey Hinton, o "Pai do Aprendizado Profundo" e vencedor do Turing Award, seguido diretamente por vários fundadores em Toronto, Li Feifei, professor da Universidade de Stanford e chefe do Vision Lab, e professor da Universidade da Califórnia, Berkeley, Inteligência Artificial de Berkeley Pieter Abbeel, diretor do laboratório, e Raquel Urtasun, professora da Universidade de Toronto e ex-diretora do centro de pesquisa de tecnologia de carros autônomos da Uber, são especialistas acadêmicos no campo da inteligência artificial.
Na última rodada de financiamento anunciada no início deste mês, em meio ao aumento da AIGC, a Cohere também atraiu a atenção de mais empresas de tecnologia do setor. Isso inclui a Nvidia, o "traficante de armas" mais forte em inteligência artificial, e os gigantes da nuvem Salesforce e Oracle. O financiamento total atual atingiu 439 milhões de dólares americanos.
O rápido desenvolvimento do Cohere é inseparável de sua profunda formação técnica e seleção de pistas. Do ponto de vista dos modelos de grande escala, o Cohere pode não ser o líder do mercado atualmente, mas eles compreenderam profundamente os pontos problemáticos dos aplicativos corporativos AIGC e podem fornecer geração de conteúdo com a premissa de primeiro atender às necessidades de segurança de empresas. , resumo, pesquisa e outros serviços.
Seu modelo de negócios permite que um grande número de empresas personalize o acesso a grandes redes neurais sem gastar muito dinheiro para construir seus próprios modelos e, ao subdividir os módulos de negócios, as empresas podem pagar de acordo com o uso, de modo a obter uma situação ganha-ganha estado.
A julgar pela crescente popularidade dos recentes cortes de preços em grande escala e atualizações de API da Cohere e OpenAI, a guerra AIGC está se espalhando do lado do usuário para o campo de batalha corporativo. Naquela época, talvez uma verdadeira revolução da produtividade da IA realmente comece.
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O conteúdo serve apenas de referência e não constitui uma solicitação ou oferta. Não é prestado qualquer aconselhamento em matéria de investimento, fiscal ou jurídica. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações sobre os riscos.
Apoiado pela Nvidia + investido pelo vencedor do Prêmio Turing, esta empresa na trilha corporativa tornou-se o terceiro maior unicórnio no campo da IA
Fonte: Silicon Starman (ID: guixingren123)
Autor: Juninho
editar 丨Vicky Xiao
Nos últimos meses, parece que todos têm conversado com entusiasmo com robôs de IA como ChatGPT e Bard em suas vidas diárias, pedindo-lhes que ajudem a escrever e-mails, redigir resumos e fazer planos. Mas um fenômeno comum é que, quando as pessoas mudam para o modo de trabalho, essas ferramentas generativas de IA raramente aparecem no fluxo de trabalho de todos e até são proibidas por algumas empresas.
A IA é tão poderosa, por que as empresas não a usam?
A principal razão por trás disso é realmente muito simples - as questões de segurança e privacidade de dados de todas as empresas são muito importantes. Nenhuma empresa ousa colocar sua "sangue vital" totalmente nas mãos de uma IA que ainda não amadureceu e é controlada por outras grandes empresas.
Então, existe uma maneira de resolver esse problema espinhoso para maximizar o potencial da IA generativa no lado corporativo? Na verdade, desde 2019, uma startup de IA chamada Cohere tem prestado muita atenção a esse problema e constantemente propondo soluções.
Por muito tempo, a IA generativa de nível empresarial tem sido um nicho de mercado relativamente com altas barreiras, mas Cohere recebeu o apoio de muitos figurões e gigantes com sua tecnologia madura e olfato aguçado. Atualmente, os investidores da Cohere incluem não apenas gigantes como Nvidia, Oracle e Salesforce, mas também o vencedor do Turing Award Geoffrey Hinton, o professor de IA de Stanford Li Feifei e outros grandes nomes do círculo. Não muito tempo atrás, o ex-diretor financeiro do YouTube, Martin Kon, também optou por ingressar na Cohere como presidente e diretor de operações.
Fonte: Crunchbase
Aproveitando o boom do ChatGPT, desde este ano, mais e mais pessoas perceberam o potencial do Cohere e entraram na via rápida da valorização crescente. Tornou-se a pista AIGC global número 1 depois do OpenAI e do Antropic. Três unicórnios.
"Born out" do Google, do principal círculo de IA do Canadá
Fundada em Toronto, Canadá, a Cohere foi cofundada em 2019 por Aidan Gomez, Ivan Zhang e Nick Frosst. Todos os três estão se formando em ciência da computação na Universidade de Toronto. Com base na época de admissão, todos os três deveriam ter menos de 30 anos.
Fonte: Site oficial do Cohere
Entre eles, Aidan Gomez participou de uma pesquisa da equipe do Google Brain durante seus estudos de graduação em 2017 e publicou um artigo intitulado "Atenção é tudo o que você precisa" como um dos signatários. Este artigo é a base da famosa arquitetura de aprendizado de máquina Transformer em o futuro. O começo também é a pedra angular de futuras arquiteturas revolucionárias, como Google BERT e OpenAI's GPT.
No mesmo ano, Aidan Gomez e seu colega estudante Ivan Zhang fundaram a For.ai, uma comunidade de pesquisa em inteligência artificial sem fins lucrativos, para apoiar e vincular pesquisadores independentes de inteligência artificial em todo o mundo.
Depois de se formar na graduação, Aidan Gomez foi para a Universidade de Oxford para fazer um doutorado em ciência da computação. Ao mesmo tempo, ele também se juntou à equipe de IA do Google liderada pelo "pai do aprendizado profundo" e vencedor do Prêmio Turing, Geoffrey Hinton, para realizar mais pesquisas com base na arquitetura Transformer. Na equipe Hinton do Google Brain, Aidan Gomez conheceu Nick Frosst, que está envolvido em aprendizado de máquina e pesquisa em ciências cognitivas.
Entre eles, Aidan Comez cofundou a Cohere com Nick Frosst e Ivan Zhang. Ao contrário do Google, Microsoft e outras empresas poderosas que gastam muito dinheiro para treinar grandes modelos, desde que o Cohere foi estabelecido em 2019, eles se concentraram em casos de uso corporativo, tentando criar modelos de linguagem grandes personalizados com base nos dados proprietários de diferentes empresas.
Não confie na nuvem, mas faça serviços de IA generativa personalizados para empresas
Simplificando, o objetivo do Cohere é se tornar o kit de ferramentas de NLP padrão para todos os tipos de desenvolvedores, permitindo que desenvolvedores de todos os tipos usem grandes redes neurais e IA de última geração para resolver quaisquer problemas relacionados ao idioma, mas sem depender de nenhum nuvem pública, permitindo que o modelo seja executado em uma nuvem privada ou no local.
Atualmente, os principais produtos da Cohere se concentram principalmente em três áreas principais na operação diária das empresas: geração de texto, classificação de texto e recuperação de texto, cobrindo quase todas as áreas relacionadas a texto na produção empresarial.
A parte de geração de texto tem principalmente três produtos: Resumir, Gerar e Modelo de Comando. Summarize é um gerador de resumo de texto conduzido por um grande modelo de linguagem, que pode resumir e resumir rapidamente os pontos-chave de um documento e pode suportar entrada de 100.000 caracteres e opções de formato de texto. Generate é um gerador de conteúdo que pode gerar conteúdo exclusivo para diversos fins, como e-mails e descrições de produtos.
Em seguida, vamos nos concentrar no Modelo de Comando. Command é um modelo de geração de texto lançado pela Cohere que pode aceitar comandos personalizados do usuário para treinamento. Ou seja, depois de combinar seus próprios dados com o Command, os usuários corporativos podem gerar seu próprio modelo de linguagem exclusivo, que pode desempenhar imediatamente um papel nos negócios reais da empresa.
Fonte: Cohere
Vale a pena notar que, como um modelo com apenas 52 bilhões de parâmetros, a precisão do Command já superou outros modelos treinados em uma escala maior. O modelo de linguagem de grande escala mais capaz.
A parte de recuperação de texto inclui três produtos: Embed, Semantic Search e Rerank.
Para equipes de aprendizado de máquina que desejam criar seus próprios aplicativos de análise de texto, o Embed os ajuda a detectar tendências rapidamente e oferece suporte a mais de 100 idiomas. A pesquisa semântica é uma ferramenta de pesquisa poderosa. Os usuários precisam apenas usar a API para usar a função de pesquisa. Ela suporta o retorno de várias informações com base no significado da consulta, em vez de apenas palavras-chave, e não é limitada pelo idioma. O Rerank pode analisar e classificar os resultados de pesquisa de ferramentas existentes com base na relevância semântica, fornecendo resultados mais ricos e relevantes com requisitos mínimos de intervenção do usuário ou experiência de programação.
O principal produto da parte de classificação de texto é o Classify, que permite aos usuários personalizar e organizar informações para ajudar na moderação de conteúdo, análise do usuário e experiência do chatbot. Por exemplo, ele pode conduzir um atendimento ao cliente eficiente marcando rapidamente diferentes categorias de clientes e também pode identificar comentários positivos e negativos nas mídias sociais para entender melhor o feedback do cliente.
O modelo de negócios da Cohere é primeiro arcar com o custo de criar uma grande rede neural Transformer e, em seguida, conectar as empresas que precisam delas a essas redes, e a empresa paga de acordo com o uso. A principal característica do Cohere é que ele fornece aos clientes uma variedade de opções de hospedagem de dados, incluindo nuvem privada, implantação local, nuvem gerenciada Cohere e outros parceiros de nuvem AWS, Google, etc., permitindo que os usuários escolham de acordo com suas próprias necessidades, permitindo que os clientes ter controle sobre os dados.
Para desenvolvedores que desejam aprender a criar protótipos e fazer parte da comunidade, o Cohere oferece acesso gratuito e de uso limitado. No entanto, haverá uma taxa para entrar em produção, treinar modelos personalizados, acessar todos os endpoints e receber suporte aprimorado ao cliente. Os clientes atuais do Cohere incluem Spotify, Jasper, HyperWrite, etc.
Em termos de preço, na função de incorporação, o modelo padrão é de 40 centavos por 1 milhão de tokens e o modelo definido pela empresa é de 80 centavos. Na função de geração, o modelo padrão é de 15 dólares por 1 milhão de tokens e o personalizado modelo é de 30 dólares. Resumo Sob a função, $ 15 por 1 milhão de tokens, etc.
Fonte: Cohere
No entanto, o preço anterior do Cohere era bastante vantajoso, mas após o grande corte de preço do OpenAI ontem, espera-se que tenha um grande impacto no Cohere. Por exemplo, o preço do modelo embarcado da OpenAI caiu 75% e custa apenas US$ 0,0001 por mil tokens, ou seja, 10 milhões de tokens por US$ 1, muito abaixo do Cohere.
Apoiado por marmanjos e gigantes, Cohere entrou no primeiro camp do AIGC
A Cohere, que visa os pontos problemáticos da segurança de dados de IA de nível empresarial, se destaca na atual competição de clientes de IA, incluindo VCs, gigantes da tecnologia e grandes nomes no campo da inteligência artificial. Todos votaram a favor. Desde que entrou oficialmente na comercialização em 2021, a avaliação da Cohere também tem aumentado constantemente e agora atingiu cerca de 2,2 bilhões de dólares americanos, perdendo apenas para a OpenAI, apoiada pela Microsoft, e a Anthropic, apoiada pelo Google, na trilha AIGC.
No início do estabelecimento de Cohere, sua cor acadêmica de inteligência artificial parecia ser mais forte. Nas rodadas de financiamento Cohere A e B em 2021 e 2022, o investimento na pista do AIGC ainda estava no inverno frio Quem investiu no Cohere para apoiar os fundos? Nas listas de investimentos dessas duas rodadas, vimos os seguintes números de gigantes da IA.
Além de Geoffrey Hinton, o "Pai do Aprendizado Profundo" e vencedor do Turing Award, seguido diretamente por vários fundadores em Toronto, Li Feifei, professor da Universidade de Stanford e chefe do Vision Lab, e professor da Universidade da Califórnia, Berkeley, Inteligência Artificial de Berkeley Pieter Abbeel, diretor do laboratório, e Raquel Urtasun, professora da Universidade de Toronto e ex-diretora do centro de pesquisa de tecnologia de carros autônomos da Uber, são especialistas acadêmicos no campo da inteligência artificial.
Na última rodada de financiamento anunciada no início deste mês, em meio ao aumento da AIGC, a Cohere também atraiu a atenção de mais empresas de tecnologia do setor. Isso inclui a Nvidia, o "traficante de armas" mais forte em inteligência artificial, e os gigantes da nuvem Salesforce e Oracle. O financiamento total atual atingiu 439 milhões de dólares americanos.
O rápido desenvolvimento do Cohere é inseparável de sua profunda formação técnica e seleção de pistas. Do ponto de vista dos modelos de grande escala, o Cohere pode não ser o líder do mercado atualmente, mas eles compreenderam profundamente os pontos problemáticos dos aplicativos corporativos AIGC e podem fornecer geração de conteúdo com a premissa de primeiro atender às necessidades de segurança de empresas. , resumo, pesquisa e outros serviços.
Seu modelo de negócios permite que um grande número de empresas personalize o acesso a grandes redes neurais sem gastar muito dinheiro para construir seus próprios modelos e, ao subdividir os módulos de negócios, as empresas podem pagar de acordo com o uso, de modo a obter uma situação ganha-ganha estado.
A julgar pela crescente popularidade dos recentes cortes de preços em grande escala e atualizações de API da Cohere e OpenAI, a guerra AIGC está se espalhando do lado do usuário para o campo de batalha corporativo. Naquela época, talvez uma verdadeira revolução da produtividade da IA realmente comece.