Кредит зображення: створено інструментами Unbounded AI
Останніми місяцями здається, що в повсякденному житті всі з ентузіазмом спілкувалися з такими роботами зі штучним інтелектом, як ChatGPT і Bard, просячи їх допомогти писати електронні листи, писати резюме та будувати плани. Але поширеним явищем є те, що як тільки люди переходять у робочий режим, ці генеративні інструменти штучного інтелекту рідко з’являються в кожному робочому процесі, і навіть заборонені деякими компаніями.
ШІ такий потужний, чому компанії не використовують його?
Основна причина цього насправді дуже проста: питання безпеки даних і конфіденційності для кожного підприємства надто важливі. Жодне підприємство не наважується віддати свою «життєву систему» повністю в руки ШІ, який ще не дозрів і контролюється іншими великими компаніями.
Отже, чи є спосіб вирішити цю складну проблему, щоб максимізувати потенціал генеративного ШІ на стороні підприємства? Насправді з 2019 року стартап-компанія Cohere, що займається штучним інтелектом, приділяє пильну увагу цій проблемі та постійно пропонує рішення.
Довгий час генеративний штучний інтелект на рівні підприємства був відносно нішевим ринком із високими бар’єрами, але Cohere отримав підтримку багатьох ділових людей і гігантів із його розвиненою технологією та гострим нюхом. Наразі інвестори Cohere включають не лише такі гіганти, як Nvidia, Oracle і Salesforce, а й лауреата премії Тьюрінга Джефрі Хінтона, професора зі Стенфордського штучного інтелекту Лі Фейфея та інших гучних імен у колі. Нещодавно колишній фінансовий директор YouTube Мартін Кон також вирішив приєднатися до Cohere як президент і головний операційний директор.
Nvidia, Oracle і Salesforce роблять ставку на Cohere
Джерело: Crunchbase
Завдяки буму ChatGPT, починаючи з цього року, все більше людей помічають потенціал Cohere і виходять на швидкісну смугу стрімкого оцінювання. Він став світовим треком AIGC №1 після OpenAI і Antropic. Три єдинороги.
"Народжений" від Google, із провідного кола AI Канади
Заснована в Торонто, Канада, компанія Cohere була заснована в 2019 році Ейданом Гомесом, Іваном Чжаном і Ніком Фросстом. Усі троє вивчають комп’ютерні науки в Університеті Торонто. На момент вступу всі троє мають бути молодше 30 років.
Команда засновників Cohere
Джерело: офіційний сайт Cohere
Серед них Ейдан Гомес брав участь у дослідженні команди Google Brain під час свого бакалаврату в 2017 році та опублікував документ під назвою «Увага — це все, що вам потрібно» як один із підписантів. Цей документ є основою відомої архітектури машинного навчання Transformer у Початок також є наріжним каменем майбутніх революційних архітектур, таких як Google BERT і OpenAI GPT.
Того ж року Ейдан Гомес та його однокурсник Іван Чжан заснували For.ai, некомерційну дослідницьку спільноту штучного інтелекту, щоб підтримувати та об’єднувати незалежних дослідників штучного інтелекту по всьому світу.
Після закінчення бакалаврату Ейдан Гомес поїхав до Оксфордського університету, щоб отримати докторський ступінь з комп’ютерних наук. Водночас він також приєднався до команди Google AI, очолюваної «батьком глибокого навчання» та лауреатом премії Тюрінга Джеффрі Гінтоном, щоб провести подальші дослідження на основі архітектури Transformer. У команді Хінтона Google Brain Ейдан Гомес зустрів Ніка Фросста, який займався машинним навчанням і когнітивними науковими дослідженнями.
Протягом наступних двох років завдяки поглибленим дослідженням усі дізналися, що Transformer можна розширити до великої нейронної мережі з чудовою продуктивністю, і він дуже добре справляється з завданнями, пов’язаними з мовою. Деякі автори Transformer paper, зокрема Ейдан Гомес, почали думати про можливості комерціалізації, що стоять за цим.Наразі, за винятком Лліона Джонса, який все ще працює в Google, інші семеро авторів «вирушили в море», щоб відкрити власний бізнес.
Серед них Ейдан Комез був співзасновником Cohere разом з Ніком Фросстом та Іваном Чжаном. На відміну від Google, Microsoft та інших потужних компаній, які витрачають багато грошей на навчання великих моделей, з моменту створення Cohere у 2019 році вони зосередилися на корпоративних випадках використання, намагаючись створити індивідуальні великі мовні моделі на основі власних даних різних компаній.
Не покладайтеся на хмару, а створюйте налаштовані генеративні послуги штучного інтелекту
Простіше кажучи, мета Cohere — стати інструментарієм NLP за замовчуванням для всіх типів розробників, дозволяючи розробникам усіх типів використовувати великі нейронні мережі та найсучасніший штучний інтелект для вирішення будь-яких проблем, пов’язаних із мовою, але не покладатися на будь-які публічна хмара, що дозволяє запускати модель у приватній хмарі або локально.
Наразі основні продукти Cohere зосереджені в основному на трьох ключових сферах повсякденної діяльності підприємств: генерація тексту, класифікація тексту та пошук тексту, охоплюючи майже всі пов’язані з текстом сфери корпоративного виробництва.
Частина генерації тексту в основному складається з трьох продуктів: Summarize, Generate і Command Model. Summarize — це генератор текстових підсумків, керований великою мовною моделлю, який може швидко підсумовувати та підсумовувати ключові моменти документа, а також може підтримувати введення 100 000 символів і параметри текстового формату. Generate — це генератор вмісту, який може створювати унікальний вміст для різних цілей, наприклад електронні листи та описи продуктів.
Далі зосередимося на командній моделі. Command — це модель створення тексту, запущена Cohere, яка може приймати персоналізовані команди користувача для навчання. Тобто, після об’єднання власних даних із Command корпоративні користувачі можуть створити власну унікальну мовну модель, яка може негайно зіграти роль у справжньому бізнесі підприємства.
Командна модель
Джерело: Cohere
Варто зазначити, що як модель із лише 52 мільярдами параметрів, точність Command раніше перевершувала інші моделі, навчені у більшому масштабі.Найефективніша великомасштабна мовна модель.
Джерело: офіційний веб-сайт Комплексної оцінки мовних моделей Стенфордського університету (HELM)
Частина пошуку тексту включає три продукти: Embed, Semantic Search і Rerank.
Для команд машинного навчання, які хочуть створювати власні програми текстової аналітики, Embed допомагає швидко помічати тенденції та підтримує понад 100 мов. Семантичний пошук — це потужний інструмент пошуку. Користувачам достатньо просто скористатися API, щоб скористатися функцією пошуку. Він підтримує повернення різноманітної інформації на основі значення запиту, а не лише ключових слів, і не обмежений мовою. Rerank може аналізувати та ранжувати результати пошуку з існуючих інструментів на основі семантичної релевантності, надаючи багатші та релевантніші результати з мінімальними вимогами до втручання користувача або досвіду програмування.
Основним продуктом частини класифікації тексту є Classify, який дозволяє користувачам персоналізувати та впорядковувати інформацію, щоб допомогти модерувати вміст, аналізувати користувачів і працювати з чат-ботами. Наприклад, він може ефективно обслуговувати клієнтів, швидко позначаючи різні категорії клієнтів, а також може ідентифікувати позитивні та негативні коментарі в соціальних мережах, щоб краще зрозуміти відгуки клієнтів.
Джерело: Cohere
Бізнес-модель Cohere полягає в тому, щоб спочатку нести витрати на створення великої нейронної мережі Transformer, а потім підключати до цих мереж компанії, яким це потрібно, і компанія платить відповідно до використання. Головною особливістю Cohere є те, що він надає клієнтам різноманітні варіанти розміщення даних, включаючи приватну хмару, локальне розгортання, керовану хмару Cohere та інших хмарних партнерів AWS, Google тощо, що дозволяє користувачам вибирати відповідно до власних потреб, дозволяючи клієнтам мати контроль над даними.
Для розробників, які хочуть навчитися створювати прототипи та стати частиною спільноти, Cohere пропонує безкоштовний обмежений доступ. Однак за запуск у виробництво, навчання власних моделей, доступ до всіх кінцевих точок і отримання розширеної підтримки клієнтів стягуватиметься плата. Поточні клієнти Cohere включають Spotify, Jasper, HyperWrite тощо.
З точки зору ціни, за функцією вбудовування модель за замовчуванням становить 40 центів за 1 мільйон токенів, а модель, визначена підприємством, – 80 центів.За функцією генерації модель за замовчуванням становить 15 доларів за 1 мільйон токенів, а спеціальна модель Модель становить 30 доларів Підсумок За функцією 15 доларів за 1 мільйон токенів тощо.
Узгодити ціни на різні функції
Джерело: Cohere
Однак попередні ціни Cohere були досить вигідними, але після вчорашнього значного зниження цін на OpenAI очікується, що це матиме великий вплив на Cohere. Наприклад, ціна вбудованої моделі OpenAI впала на 75%, і вона коштує лише 0,0001 доларів США за тисячу токенів, тобто 10 мільйонів токенів за 1 долар США, що набагато менше, ніж у Cohere.
За підтримки великих хлопців і гігантів Cohere увійшов до першого табору AIGC
Cohere, яка націлена на проблемні точки безпеки даних штучного інтелекту на рівні підприємства, виділяється серед поточної конкуренції клієнтів штучного інтелекту, включаючи венчурних капіталовкладачів, технологічних гігантів і великих імен у галузі штучного інтелекту. Усі вони проголосували за нього. З моменту офіційного початку комерціалізації в 2021 році оцінка Cohere також неухильно зростала і зараз досягла приблизно 2,2 мільярда доларів США, поступаючись лише OpenAI, що підтримується Microsoft, і Anthropic, що підтримується Google, на треку AIGC.
На початку заснування Cohere його академічне забарвлення штучного інтелекту здавалося сильнішим. У раундах фінансування Cohere A та B у 2021 та 2022 роках інвестиції в трек AIGC на той час ще тривали холодною зимою. Хто інвестував у Cohere для підтримки коштів? У списках інвестицій цих двох раундів ми побачили наступні фігури гігантів ШІ.
Джерело: Crunchbase
Окрім Джеффрі Хінтона, «батька глибокого навчання» та лауреата премії Тюрінга, за яким безпосередньо стежили кілька засновників у Торонто, Лі Фейфей, професор Стенфордського університету та керівник Vision Lab, а також професор університету Каліфорнія, Берклі, Штучний інтелект Берклі Пітер Аббіл, директор лабораторії, і Ракель Уртасун, професор Університету Торонто та колишній директор дослідницького центру технології безпілотних автомобілів Uber, усі є академічними експертами в галузі штучного інтелекту.
В останньому раунді фінансування, оголошеному на початку цього місяця, на тлі зростання AIGC, Cohere також привернула увагу більшої кількості технологічних компаній у цій галузі. Серед них Nvidia, найсильніший «торговець зброєю» у сфері штучного інтелекту, і хмарні гіганти Salesforce і Oracle. Поточний загальний обсяг фінансування досяг 439 мільйонів доларів США.
Швидкий розвиток Cohere невіддільний від його глибокої технічної підготовки та вибору треків. З точки зору великомасштабних моделей, Cohere, можливо, не є лідером на ринку в даний час, але вони чітко зрозуміли недоліки корпоративних додатків AIGC і можуть надалі забезпечувати генерацію вмісту на основі першочергового задоволення потреб безпеки. підприємств., узагальнення, пошук та інші послуги.
Їхня бізнес-модель дозволяє великій кількості компаній налаштовувати доступ до великих нейронних мереж, не витрачаючи багато грошей на створення власних моделей, а шляхом поділу бізнес-модулів компанії можуть платити відповідно до використання, щоб досягти взаємовигідної ситуації. стан.
Судячи зі зростання популярності Cohere та нещодавніх масштабних знижень цін і оновлень API OpenAI, війна AIGC поширюється з боку користувачів на поле битви для підприємств. Тоді, можливо, справжня революція продуктивності ШІ дійсно почнеться.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
За підтримки Nvidia +, інвестованого лауреатом премії Тюрінга, ця компанія на корпоративному шляху стала третім за величиною єдинорогом у сфері ШІ
Джерело: Silicon Starman (ID: guixingren123)
Автор: Джуні
редагувати丨Вікі Сяо
Останніми місяцями здається, що в повсякденному житті всі з ентузіазмом спілкувалися з такими роботами зі штучним інтелектом, як ChatGPT і Bard, просячи їх допомогти писати електронні листи, писати резюме та будувати плани. Але поширеним явищем є те, що як тільки люди переходять у робочий режим, ці генеративні інструменти штучного інтелекту рідко з’являються в кожному робочому процесі, і навіть заборонені деякими компаніями.
ШІ такий потужний, чому компанії не використовують його?
Основна причина цього насправді дуже проста: питання безпеки даних і конфіденційності для кожного підприємства надто важливі. Жодне підприємство не наважується віддати свою «життєву систему» повністю в руки ШІ, який ще не дозрів і контролюється іншими великими компаніями.
Отже, чи є спосіб вирішити цю складну проблему, щоб максимізувати потенціал генеративного ШІ на стороні підприємства? Насправді з 2019 року стартап-компанія Cohere, що займається штучним інтелектом, приділяє пильну увагу цій проблемі та постійно пропонує рішення.
Довгий час генеративний штучний інтелект на рівні підприємства був відносно нішевим ринком із високими бар’єрами, але Cohere отримав підтримку багатьох ділових людей і гігантів із його розвиненою технологією та гострим нюхом. Наразі інвестори Cohere включають не лише такі гіганти, як Nvidia, Oracle і Salesforce, а й лауреата премії Тьюрінга Джефрі Хінтона, професора зі Стенфордського штучного інтелекту Лі Фейфея та інших гучних імен у колі. Нещодавно колишній фінансовий директор YouTube Мартін Кон також вирішив приєднатися до Cohere як президент і головний операційний директор.
Джерело: Crunchbase
Завдяки буму ChatGPT, починаючи з цього року, все більше людей помічають потенціал Cohere і виходять на швидкісну смугу стрімкого оцінювання. Він став світовим треком AIGC №1 після OpenAI і Antropic. Три єдинороги.
"Народжений" від Google, із провідного кола AI Канади
Заснована в Торонто, Канада, компанія Cohere була заснована в 2019 році Ейданом Гомесом, Іваном Чжаном і Ніком Фросстом. Усі троє вивчають комп’ютерні науки в Університеті Торонто. На момент вступу всі троє мають бути молодше 30 років.
Джерело: офіційний сайт Cohere
Серед них Ейдан Гомес брав участь у дослідженні команди Google Brain під час свого бакалаврату в 2017 році та опублікував документ під назвою «Увага — це все, що вам потрібно» як один із підписантів. Цей документ є основою відомої архітектури машинного навчання Transformer у Початок також є наріжним каменем майбутніх революційних архітектур, таких як Google BERT і OpenAI GPT.
Того ж року Ейдан Гомес та його однокурсник Іван Чжан заснували For.ai, некомерційну дослідницьку спільноту штучного інтелекту, щоб підтримувати та об’єднувати незалежних дослідників штучного інтелекту по всьому світу.
Після закінчення бакалаврату Ейдан Гомес поїхав до Оксфордського університету, щоб отримати докторський ступінь з комп’ютерних наук. Водночас він також приєднався до команди Google AI, очолюваної «батьком глибокого навчання» та лауреатом премії Тюрінга Джеффрі Гінтоном, щоб провести подальші дослідження на основі архітектури Transformer. У команді Хінтона Google Brain Ейдан Гомес зустрів Ніка Фросста, який займався машинним навчанням і когнітивними науковими дослідженнями.
Серед них Ейдан Комез був співзасновником Cohere разом з Ніком Фросстом та Іваном Чжаном. На відміну від Google, Microsoft та інших потужних компаній, які витрачають багато грошей на навчання великих моделей, з моменту створення Cohere у 2019 році вони зосередилися на корпоративних випадках використання, намагаючись створити індивідуальні великі мовні моделі на основі власних даних різних компаній.
Не покладайтеся на хмару, а створюйте налаштовані генеративні послуги штучного інтелекту
Простіше кажучи, мета Cohere — стати інструментарієм NLP за замовчуванням для всіх типів розробників, дозволяючи розробникам усіх типів використовувати великі нейронні мережі та найсучасніший штучний інтелект для вирішення будь-яких проблем, пов’язаних із мовою, але не покладатися на будь-які публічна хмара, що дозволяє запускати модель у приватній хмарі або локально.
Наразі основні продукти Cohere зосереджені в основному на трьох ключових сферах повсякденної діяльності підприємств: генерація тексту, класифікація тексту та пошук тексту, охоплюючи майже всі пов’язані з текстом сфери корпоративного виробництва.
Частина генерації тексту в основному складається з трьох продуктів: Summarize, Generate і Command Model. Summarize — це генератор текстових підсумків, керований великою мовною моделлю, який може швидко підсумовувати та підсумовувати ключові моменти документа, а також може підтримувати введення 100 000 символів і параметри текстового формату. Generate — це генератор вмісту, який може створювати унікальний вміст для різних цілей, наприклад електронні листи та описи продуктів.
Далі зосередимося на командній моделі. Command — це модель створення тексту, запущена Cohere, яка може приймати персоналізовані команди користувача для навчання. Тобто, після об’єднання власних даних із Command корпоративні користувачі можуть створити власну унікальну мовну модель, яка може негайно зіграти роль у справжньому бізнесі підприємства.
Джерело: Cohere
Варто зазначити, що як модель із лише 52 мільярдами параметрів, точність Command раніше перевершувала інші моделі, навчені у більшому масштабі.Найефективніша великомасштабна мовна модель.
Частина пошуку тексту включає три продукти: Embed, Semantic Search і Rerank.
Для команд машинного навчання, які хочуть створювати власні програми текстової аналітики, Embed допомагає швидко помічати тенденції та підтримує понад 100 мов. Семантичний пошук — це потужний інструмент пошуку. Користувачам достатньо просто скористатися API, щоб скористатися функцією пошуку. Він підтримує повернення різноманітної інформації на основі значення запиту, а не лише ключових слів, і не обмежений мовою. Rerank може аналізувати та ранжувати результати пошуку з існуючих інструментів на основі семантичної релевантності, надаючи багатші та релевантніші результати з мінімальними вимогами до втручання користувача або досвіду програмування.
Основним продуктом частини класифікації тексту є Classify, який дозволяє користувачам персоналізувати та впорядковувати інформацію, щоб допомогти модерувати вміст, аналізувати користувачів і працювати з чат-ботами. Наприклад, він може ефективно обслуговувати клієнтів, швидко позначаючи різні категорії клієнтів, а також може ідентифікувати позитивні та негативні коментарі в соціальних мережах, щоб краще зрозуміти відгуки клієнтів.
Бізнес-модель Cohere полягає в тому, щоб спочатку нести витрати на створення великої нейронної мережі Transformer, а потім підключати до цих мереж компанії, яким це потрібно, і компанія платить відповідно до використання. Головною особливістю Cohere є те, що він надає клієнтам різноманітні варіанти розміщення даних, включаючи приватну хмару, локальне розгортання, керовану хмару Cohere та інших хмарних партнерів AWS, Google тощо, що дозволяє користувачам вибирати відповідно до власних потреб, дозволяючи клієнтам мати контроль над даними.
Для розробників, які хочуть навчитися створювати прототипи та стати частиною спільноти, Cohere пропонує безкоштовний обмежений доступ. Однак за запуск у виробництво, навчання власних моделей, доступ до всіх кінцевих точок і отримання розширеної підтримки клієнтів стягуватиметься плата. Поточні клієнти Cohere включають Spotify, Jasper, HyperWrite тощо.
З точки зору ціни, за функцією вбудовування модель за замовчуванням становить 40 центів за 1 мільйон токенів, а модель, визначена підприємством, – 80 центів.За функцією генерації модель за замовчуванням становить 15 доларів за 1 мільйон токенів, а спеціальна модель Модель становить 30 доларів Підсумок За функцією 15 доларів за 1 мільйон токенів тощо.
Джерело: Cohere
Однак попередні ціни Cohere були досить вигідними, але після вчорашнього значного зниження цін на OpenAI очікується, що це матиме великий вплив на Cohere. Наприклад, ціна вбудованої моделі OpenAI впала на 75%, і вона коштує лише 0,0001 доларів США за тисячу токенів, тобто 10 мільйонів токенів за 1 долар США, що набагато менше, ніж у Cohere.
За підтримки великих хлопців і гігантів Cohere увійшов до першого табору AIGC
Cohere, яка націлена на проблемні точки безпеки даних штучного інтелекту на рівні підприємства, виділяється серед поточної конкуренції клієнтів штучного інтелекту, включаючи венчурних капіталовкладачів, технологічних гігантів і великих імен у галузі штучного інтелекту. Усі вони проголосували за нього. З моменту офіційного початку комерціалізації в 2021 році оцінка Cohere також неухильно зростала і зараз досягла приблизно 2,2 мільярда доларів США, поступаючись лише OpenAI, що підтримується Microsoft, і Anthropic, що підтримується Google, на треку AIGC.
На початку заснування Cohere його академічне забарвлення штучного інтелекту здавалося сильнішим. У раундах фінансування Cohere A та B у 2021 та 2022 роках інвестиції в трек AIGC на той час ще тривали холодною зимою. Хто інвестував у Cohere для підтримки коштів? У списках інвестицій цих двох раундів ми побачили наступні фігури гігантів ШІ.
Окрім Джеффрі Хінтона, «батька глибокого навчання» та лауреата премії Тюрінга, за яким безпосередньо стежили кілька засновників у Торонто, Лі Фейфей, професор Стенфордського університету та керівник Vision Lab, а також професор університету Каліфорнія, Берклі, Штучний інтелект Берклі Пітер Аббіл, директор лабораторії, і Ракель Уртасун, професор Університету Торонто та колишній директор дослідницького центру технології безпілотних автомобілів Uber, усі є академічними експертами в галузі штучного інтелекту.
В останньому раунді фінансування, оголошеному на початку цього місяця, на тлі зростання AIGC, Cohere також привернула увагу більшої кількості технологічних компаній у цій галузі. Серед них Nvidia, найсильніший «торговець зброєю» у сфері штучного інтелекту, і хмарні гіганти Salesforce і Oracle. Поточний загальний обсяг фінансування досяг 439 мільйонів доларів США.
Швидкий розвиток Cohere невіддільний від його глибокої технічної підготовки та вибору треків. З точки зору великомасштабних моделей, Cohere, можливо, не є лідером на ринку в даний час, але вони чітко зрозуміли недоліки корпоративних додатків AIGC і можуть надалі забезпечувати генерацію вмісту на основі першочергового задоволення потреб безпеки. підприємств., узагальнення, пошук та інші послуги.
Їхня бізнес-модель дозволяє великій кількості компаній налаштовувати доступ до великих нейронних мереж, не витрачаючи багато грошей на створення власних моделей, а шляхом поділу бізнес-модулів компанії можуть платити відповідно до використання, щоб досягти взаємовигідної ситуації. стан.
Судячи зі зростання популярності Cohere та нещодавніх масштабних знижень цін і оновлень API OpenAI, війна AIGC поширюється з боку користувачів на поле битви для підприємств. Тоді, можливо, справжня революція продуктивності ШІ дійсно почнеться.