Изображение предоставлено: создано с помощью инструментов Unbounded AI.
В последние месяцы кажется, что все с энтузиазмом общались с роботами ИИ, такими как ChatGPT и Bard, в своей повседневной жизни, прося их помочь написать электронные письма, написать резюме и составить планы. Но общим явлением является то, что как только люди переключаются в рабочий режим, эти инструменты генеративного ИИ редко появляются в рабочем процессе каждого и даже запрещены некоторыми компаниями.
ИИ настолько мощный, почему компании не используют его?
Основная причина этого на самом деле очень проста — вопросы безопасности и конфиденциальности данных каждого предприятия слишком важны. Ни одно предприятие не осмеливается полностью отдать свою «жизненную силу» в руки ИИ, который еще не созрел и контролируется другими крупными компаниями.
Итак, есть ли способ решить эту непростую проблему, чтобы максимально использовать потенциал генеративного ИИ на стороне предприятия? Фактически, с 2019 года стартап-компания Cohere, занимающаяся искусственным интеллектом, уделяет пристальное внимание этой проблеме и постоянно предлагает решения.
В течение долгого времени генеративный ИИ на уровне предприятия был относительно нишевым рынком с высокими барьерами, но Cohere получил поддержку многих крупных шишек и гигантов благодаря своим зрелым технологиям и острому обонянию. В настоящее время инвесторами Cohere являются не только такие гиганты, как Nvidia, Oracle и Salesforce, но и обладатель премии Тьюринга Джеффри Хинтон, профессор Стэнфордского университета в области искусственного интеллекта Ли Фейфей и другие громкие имена в кругу. Не так давно бывший финансовый директор YouTube Мартин Кон также решил присоединиться к Cohere в качестве президента и главного операционного директора.
Nvidia, Oracle и Salesforce делают ставку на Cohere
Источник: Crunchbase
На волне бума ChatGPT с этого года все больше и больше людей заметили потенциал Cohere и вступили в полосу стремительного роста стоимости.Он стал глобальным треком AIGC №1 после OpenAI и Antropic.Три единорога.
"Born Out" от Google, из высшего круга ИИ Канады
Компания Cohere, основанная в Торонто, Канада, была основана в 2019 году Эйданом Гомесом, Иваном Чжаном и Ником Фросстом. Все трое изучают компьютерные науки в Университете Торонто, и на момент поступления всем троим должно быть не больше 30 лет.
Команда основателей Cohere
Источник: официальный сайт Cohere
Среди них Эйдан Гомес участвовал в исследовании команды Google Brain во время учебы в бакалавриате в 2017 году и в качестве одного из подписантов опубликовал документ под названием «Внимание — это все, что вам нужно», который является основой знаменитой архитектуры машинного обучения Transformer в Начало также является краеугольным камнем будущих революционных архитектур, таких как Google BERT и GPT от OpenAI.
В том же году Эйдан Гомес и сокурсник Иван Чжан основали For.ai, некоммерческое исследовательское сообщество искусственного интеллекта, чтобы поддерживать и связывать независимых исследователей искусственного интеллекта по всему миру.
После окончания бакалавриата Эйдан Гомес отправился в Оксфордский университет, чтобы получить степень доктора компьютерных наук, а также присоединился к команде Google AI, возглавляемой «отцом глубокого обучения» и обладателем премии Тьюринга Джеффри Хинтоном. провести дальнейшие исследования на основе архитектуры Transformer. В команде Хинтона из Google Brain Эйдан Гомес познакомился с Ником Фроссом, который занимается исследованиями в области машинного обучения и когнитивных наук.
В течение следующих двух лет благодаря углубленным исследованиям все узнали, что Transformer можно развернуть в крупную нейронную сеть с отличной производительностью, и она очень хорошо справляется с задачами, связанными с языком. Некоторые авторы статей о трансформерах, в том числе Эйдан Гомес, начали думать о возможностях коммерциализации, стоящих за этим.В настоящее время, за исключением Ллиона Джонса, который все еще работает в Google, остальные семь авторов «ушли в море», чтобы начать свой собственный бизнес.
Среди них Айдан Комез вместе с Ником Фросстом и Иваном Чжаном основал Cohere. В отличие от Google, Microsoft и других влиятельных компаний, которые тратят много денег на обучение больших моделей, с момента основания Cohere в 2019 году они сосредоточились на корпоративных сценариях использования, пытаясь создавать настраиваемые большие языковые модели на основе собственных данных разных компаний.
Не полагайтесь на облако, а используйте корпоративные сервисы генеративного ИИ
Проще говоря, цель Cohere — стать стандартным набором инструментов НЛП для всех типов разработчиков, позволяя разработчикам всех типов использовать большие нейронные сети и современный ИИ для решения любых проблем, связанных с языком, но не полагаясь ни на какие общедоступное облако, позволяющее запускать модель в частном облаке или локально.
В настоящее время основные продукты Cohere в основном сосредоточены на трех ключевых областях повседневной работы предприятий: генерации текстов, классификации текстов и поиске текстов, охватывая почти все области, связанные с текстами, в производстве предприятий.
Часть генерации текста в основном состоит из трех продуктов: Summarize, Generate и Command Model. Summarize — это генератор текстовой сводки, управляемый большой языковой моделью, который может быстро обобщать и обобщать ключевые моменты документа и может поддерживать ввод 100 000 символов и параметров текстового формата. Generate — это генератор контента, который может генерировать уникальный контент для различных целей, например электронные письма и описания продуктов.
Далее, давайте сосредоточимся на модели команд. Команда — это модель генерации текста, запущенная Cohere, которая может принимать персонализированные команды пользователя для обучения. То есть, объединив свои собственные данные с Command, корпоративные пользователи могут создать свою собственную уникальную языковую модель, которая может сразу же сыграть роль в реальном бизнесе предприятия.
Командная модель
Источник: Cohere
Стоит отметить, что как модель с 52 миллиардами параметров точность Command ранее превзошла другие модели, обученные в более крупном масштабе.Самая способная крупномасштабная языковая модель.
Источник: официальный сайт Комплексной оценки языковых моделей Стэнфордского университета (HELM)
Часть поиска текста включает в себя три продукта: Embed, Semantic Search и Rerank.
Командам машинного обучения, которые хотят создавать собственные приложения для анализа текста, Embed помогает быстро выявлять тенденции и поддерживает более 100 языков. Семантический поиск — это мощный инструмент поиска. Для использования функции поиска пользователям достаточно просто использовать API. Он поддерживает возврат различной информации на основе значения запроса, а не только ключевых слов, и не ограничивается языком. Rerank может анализировать и ранжировать результаты поиска из существующих инструментов на основе семантической релевантности, предоставляя более подробные и релевантные результаты с минимальными требованиями к вмешательству пользователя или опыту программирования.
Основным продуктом части классификации текста является Classify, который позволяет пользователям персонализировать и систематизировать информацию, чтобы помочь модерации контента, анализу пользователей и работе с чат-ботом. Например, он может эффективно обслуживать клиентов, быстро отмечая различные категории клиентов, а также может определять положительные и отрицательные комментарии в социальных сетях, чтобы лучше понимать отзывы клиентов.
Источник: Cohere
Бизнес-модель Cohere заключается в том, чтобы сначала нести расходы на создание большой нейронной сети Transformer, а затем подключать к этим сетям компании, которым это необходимо, и компания платит в зависимости от использования. Основная особенность Cohere заключается в том, что он предоставляет клиентам различные варианты размещения данных, включая частное облако, локальное развертывание, управляемое облако Cohere и других облачных партнеров AWS, Google и т. д., что позволяет пользователям выбирать в соответствии со своими потребностями, позволяя клиентам иметь контроль над данными.
Для разработчиков, которые хотят научиться создавать прототипы и стать частью сообщества, Cohere предлагает бесплатный ограниченный доступ. Однако за ввод в эксплуатацию, обучение пользовательских моделей, доступ ко всем конечным точкам и расширенную поддержку клиентов взимается плата. Текущие клиенты Cohere включают Spotify, Jasper, HyperWrite и др.
С точки зрения цены, в функции внедрения модель по умолчанию составляет 40 центов за 1 миллион токенов, а модель, определяемая предприятием, — 80 центов.В функции генерации модель по умолчанию составляет 15 долларов за 1 миллион токенов, а пользовательская модель 30 долларов Резюме По функции, 15 долларов за 1 миллион токенов и т. д.
Согласуйте цены для разных функций
Источник: Cohere
Тем не менее, предыдущая цена Cohere была довольно выгодной, но после вчерашнего значительного снижения цен на OpenAI ожидается, что это окажет большое влияние на Cohere. Например, цена встроенной модели OpenAI упала на 75%, и она стоит всего 0,0001 доллара США за тысячу токенов, что составляет 10 миллионов токенов за 1 доллар США, что намного ниже, чем у Cohere.
При поддержке больших парней и гигантов Cohere вошла в первый лагерь AIGC
Cohere, нацеленный на устранение проблем с безопасностью данных ИИ на уровне предприятия, выделяется в текущем конкурсе клиентов ИИ, включая венчурных капиталистов, технологических гигантов и громких имен в области искусственного интеллекта.Все они проголосовали за него. С момента официального выхода на коммерциализацию в 2021 году оценка Cohere также неуклонно росла и в настоящее время достигла около 2,2 миллиарда долларов США, уступая только поддерживаемому Microsoft OpenAI и поддерживаемому Google Anthropic на треке AIGC.
В начале создания Cohere его академический окрас искусственного интеллекта казался более сильным. В раундах финансирования Cohere A и B в 2021 и 2022 годах инвестиции в трек AIGC в то время все еще находились в холодной зиме.Кто инвестировал в Cohere для поддержки фондов? В инвестиционных списках этих двух раундов мы увидели следующие фигуры ИИ-гигантов.
Источник: Crunchbase
Помимо Джеффри Хинтона, «отца глубокого обучения» и лауреата премии Тьюринга, за которым непосредственно последовали несколько основателей в Торонто, Ли Фейфей, профессор Стэнфордского университета и глава Vision Lab, а также профессор университета Калифорнийского Беркли, искусственный интеллект Беркли Питер Аббил, директор лаборатории, и Ракель Уртасун, профессор Университета Торонто и бывший директор исследовательского центра беспилотных автомобилей Uber, являются академическими экспертами в области искусственного интеллекта.
В последнем раунде финансирования, объявленном ранее в этом месяце, на фоне роста AIGC, Cohere также привлекла внимание большего числа технологических компаний в этой области. К ним относятся Nvidia, сильнейший «торговец оружием» в сфере искусственного интеллекта, и облачные гиганты Salesforce и Oracle. Текущий общий объем финансирования достиг 439 миллионов долларов США.
Быстрое развитие Cohere неотделимо от его глубокой технической подготовки и выбора треков. С точки зрения крупномасштабных моделей, Cohere, возможно, не является лидером на рынке в настоящее время, но они хорошо уловили болевые точки корпоративных приложений AIGC и могут дополнительно обеспечить генерацию контента на основе первоочередного удовлетворения потребностей в безопасности. предприятий., обобщение, поиск и др. Услуги.
Их бизнес-модель позволяет большому количеству компаний настраивать доступ к большим нейронным сетям, не тратя много денег на создание собственных моделей, а путем разделения бизнес-модулей компании могут платить в зависимости от использования, чтобы достичь беспроигрышной ситуации. состояние.
Судя по растущей популярности Cohere и OpenAI, недавнему крупномасштабному снижению цен и обновлению API, война AIGC распространяется со стороны пользователя на поле боя предприятия. В это время, возможно, действительно начнется настоящая революция производительности ИИ.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
При поддержке Nvidia +, вложенной лауреатом премии Тьюринга, эта компания на корпоративном треке стала третьим по величине единорогом в области ИИ.
Источник: Silicon Starman (ID: guixingren123)
Автор: Джуни
** редактировать 丨 Вики Сяо **
В последние месяцы кажется, что все с энтузиазмом общались с роботами ИИ, такими как ChatGPT и Bard, в своей повседневной жизни, прося их помочь написать электронные письма, написать резюме и составить планы. Но общим явлением является то, что как только люди переключаются в рабочий режим, эти инструменты генеративного ИИ редко появляются в рабочем процессе каждого и даже запрещены некоторыми компаниями.
ИИ настолько мощный, почему компании не используют его?
Основная причина этого на самом деле очень проста — вопросы безопасности и конфиденциальности данных каждого предприятия слишком важны. Ни одно предприятие не осмеливается полностью отдать свою «жизненную силу» в руки ИИ, который еще не созрел и контролируется другими крупными компаниями.
Итак, есть ли способ решить эту непростую проблему, чтобы максимально использовать потенциал генеративного ИИ на стороне предприятия? Фактически, с 2019 года стартап-компания Cohere, занимающаяся искусственным интеллектом, уделяет пристальное внимание этой проблеме и постоянно предлагает решения.
В течение долгого времени генеративный ИИ на уровне предприятия был относительно нишевым рынком с высокими барьерами, но Cohere получил поддержку многих крупных шишек и гигантов благодаря своим зрелым технологиям и острому обонянию. В настоящее время инвесторами Cohere являются не только такие гиганты, как Nvidia, Oracle и Salesforce, но и обладатель премии Тьюринга Джеффри Хинтон, профессор Стэнфордского университета в области искусственного интеллекта Ли Фейфей и другие громкие имена в кругу. Не так давно бывший финансовый директор YouTube Мартин Кон также решил присоединиться к Cohere в качестве президента и главного операционного директора.
Источник: Crunchbase
На волне бума ChatGPT с этого года все больше и больше людей заметили потенциал Cohere и вступили в полосу стремительного роста стоимости.Он стал глобальным треком AIGC №1 после OpenAI и Antropic.Три единорога.
"Born Out" от Google, из высшего круга ИИ Канады
Компания Cohere, основанная в Торонто, Канада, была основана в 2019 году Эйданом Гомесом, Иваном Чжаном и Ником Фросстом. Все трое изучают компьютерные науки в Университете Торонто, и на момент поступления всем троим должно быть не больше 30 лет.
Источник: официальный сайт Cohere
Среди них Эйдан Гомес участвовал в исследовании команды Google Brain во время учебы в бакалавриате в 2017 году и в качестве одного из подписантов опубликовал документ под названием «Внимание — это все, что вам нужно», который является основой знаменитой архитектуры машинного обучения Transformer в Начало также является краеугольным камнем будущих революционных архитектур, таких как Google BERT и GPT от OpenAI.
В том же году Эйдан Гомес и сокурсник Иван Чжан основали For.ai, некоммерческое исследовательское сообщество искусственного интеллекта, чтобы поддерживать и связывать независимых исследователей искусственного интеллекта по всему миру.
После окончания бакалавриата Эйдан Гомес отправился в Оксфордский университет, чтобы получить степень доктора компьютерных наук, а также присоединился к команде Google AI, возглавляемой «отцом глубокого обучения» и обладателем премии Тьюринга Джеффри Хинтоном. провести дальнейшие исследования на основе архитектуры Transformer. В команде Хинтона из Google Brain Эйдан Гомес познакомился с Ником Фроссом, который занимается исследованиями в области машинного обучения и когнитивных наук.
Среди них Айдан Комез вместе с Ником Фросстом и Иваном Чжаном основал Cohere. В отличие от Google, Microsoft и других влиятельных компаний, которые тратят много денег на обучение больших моделей, с момента основания Cohere в 2019 году они сосредоточились на корпоративных сценариях использования, пытаясь создавать настраиваемые большие языковые модели на основе собственных данных разных компаний.
Не полагайтесь на облако, а используйте корпоративные сервисы генеративного ИИ
Проще говоря, цель Cohere — стать стандартным набором инструментов НЛП для всех типов разработчиков, позволяя разработчикам всех типов использовать большие нейронные сети и современный ИИ для решения любых проблем, связанных с языком, но не полагаясь ни на какие общедоступное облако, позволяющее запускать модель в частном облаке или локально.
В настоящее время основные продукты Cohere в основном сосредоточены на трех ключевых областях повседневной работы предприятий: генерации текстов, классификации текстов и поиске текстов, охватывая почти все области, связанные с текстами, в производстве предприятий.
Часть генерации текста в основном состоит из трех продуктов: Summarize, Generate и Command Model. Summarize — это генератор текстовой сводки, управляемый большой языковой моделью, который может быстро обобщать и обобщать ключевые моменты документа и может поддерживать ввод 100 000 символов и параметров текстового формата. Generate — это генератор контента, который может генерировать уникальный контент для различных целей, например электронные письма и описания продуктов.
Далее, давайте сосредоточимся на модели команд. Команда — это модель генерации текста, запущенная Cohere, которая может принимать персонализированные команды пользователя для обучения. То есть, объединив свои собственные данные с Command, корпоративные пользователи могут создать свою собственную уникальную языковую модель, которая может сразу же сыграть роль в реальном бизнесе предприятия.
Источник: Cohere
Стоит отметить, что как модель с 52 миллиардами параметров точность Command ранее превзошла другие модели, обученные в более крупном масштабе.Самая способная крупномасштабная языковая модель.
Часть поиска текста включает в себя три продукта: Embed, Semantic Search и Rerank.
Командам машинного обучения, которые хотят создавать собственные приложения для анализа текста, Embed помогает быстро выявлять тенденции и поддерживает более 100 языков. Семантический поиск — это мощный инструмент поиска. Для использования функции поиска пользователям достаточно просто использовать API. Он поддерживает возврат различной информации на основе значения запроса, а не только ключевых слов, и не ограничивается языком. Rerank может анализировать и ранжировать результаты поиска из существующих инструментов на основе семантической релевантности, предоставляя более подробные и релевантные результаты с минимальными требованиями к вмешательству пользователя или опыту программирования.
Основным продуктом части классификации текста является Classify, который позволяет пользователям персонализировать и систематизировать информацию, чтобы помочь модерации контента, анализу пользователей и работе с чат-ботом. Например, он может эффективно обслуживать клиентов, быстро отмечая различные категории клиентов, а также может определять положительные и отрицательные комментарии в социальных сетях, чтобы лучше понимать отзывы клиентов.
Бизнес-модель Cohere заключается в том, чтобы сначала нести расходы на создание большой нейронной сети Transformer, а затем подключать к этим сетям компании, которым это необходимо, и компания платит в зависимости от использования. Основная особенность Cohere заключается в том, что он предоставляет клиентам различные варианты размещения данных, включая частное облако, локальное развертывание, управляемое облако Cohere и других облачных партнеров AWS, Google и т. д., что позволяет пользователям выбирать в соответствии со своими потребностями, позволяя клиентам иметь контроль над данными.
Для разработчиков, которые хотят научиться создавать прототипы и стать частью сообщества, Cohere предлагает бесплатный ограниченный доступ. Однако за ввод в эксплуатацию, обучение пользовательских моделей, доступ ко всем конечным точкам и расширенную поддержку клиентов взимается плата. Текущие клиенты Cohere включают Spotify, Jasper, HyperWrite и др.
С точки зрения цены, в функции внедрения модель по умолчанию составляет 40 центов за 1 миллион токенов, а модель, определяемая предприятием, — 80 центов.В функции генерации модель по умолчанию составляет 15 долларов за 1 миллион токенов, а пользовательская модель 30 долларов Резюме По функции, 15 долларов за 1 миллион токенов и т. д.
Источник: Cohere
Тем не менее, предыдущая цена Cohere была довольно выгодной, но после вчерашнего значительного снижения цен на OpenAI ожидается, что это окажет большое влияние на Cohere. Например, цена встроенной модели OpenAI упала на 75%, и она стоит всего 0,0001 доллара США за тысячу токенов, что составляет 10 миллионов токенов за 1 доллар США, что намного ниже, чем у Cohere.
При поддержке больших парней и гигантов Cohere вошла в первый лагерь AIGC
Cohere, нацеленный на устранение проблем с безопасностью данных ИИ на уровне предприятия, выделяется в текущем конкурсе клиентов ИИ, включая венчурных капиталистов, технологических гигантов и громких имен в области искусственного интеллекта.Все они проголосовали за него. С момента официального выхода на коммерциализацию в 2021 году оценка Cohere также неуклонно росла и в настоящее время достигла около 2,2 миллиарда долларов США, уступая только поддерживаемому Microsoft OpenAI и поддерживаемому Google Anthropic на треке AIGC.
В начале создания Cohere его академический окрас искусственного интеллекта казался более сильным. В раундах финансирования Cohere A и B в 2021 и 2022 годах инвестиции в трек AIGC в то время все еще находились в холодной зиме.Кто инвестировал в Cohere для поддержки фондов? В инвестиционных списках этих двух раундов мы увидели следующие фигуры ИИ-гигантов.
Помимо Джеффри Хинтона, «отца глубокого обучения» и лауреата премии Тьюринга, за которым непосредственно последовали несколько основателей в Торонто, Ли Фейфей, профессор Стэнфордского университета и глава Vision Lab, а также профессор университета Калифорнийского Беркли, искусственный интеллект Беркли Питер Аббил, директор лаборатории, и Ракель Уртасун, профессор Университета Торонто и бывший директор исследовательского центра беспилотных автомобилей Uber, являются академическими экспертами в области искусственного интеллекта.
В последнем раунде финансирования, объявленном ранее в этом месяце, на фоне роста AIGC, Cohere также привлекла внимание большего числа технологических компаний в этой области. К ним относятся Nvidia, сильнейший «торговец оружием» в сфере искусственного интеллекта, и облачные гиганты Salesforce и Oracle. Текущий общий объем финансирования достиг 439 миллионов долларов США.
Быстрое развитие Cohere неотделимо от его глубокой технической подготовки и выбора треков. С точки зрения крупномасштабных моделей, Cohere, возможно, не является лидером на рынке в настоящее время, но они хорошо уловили болевые точки корпоративных приложений AIGC и могут дополнительно обеспечить генерацию контента на основе первоочередного удовлетворения потребностей в безопасности. предприятий., обобщение, поиск и др. Услуги.
Их бизнес-модель позволяет большому количеству компаний настраивать доступ к большим нейронным сетям, не тратя много денег на создание собственных моделей, а путем разделения бизнес-модулей компании могут платить в зависимости от использования, чтобы достичь беспроигрышной ситуации. состояние.
Судя по растущей популярности Cohere и OpenAI, недавнему крупномасштабному снижению цен и обновлению API, война AIGC распространяется со стороны пользователя на поле боя предприятия. В это время, возможно, действительно начнется настоящая революция производительности ИИ.