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Command-R 支持了更长的上下文窗口 ——128k tokens。此次升级还降低了 Cohere 托管 API 的价格，并显著提高了 Cohere 私有云部署的效率。通过将更长的上下文窗口与更便宜的定价相结合，Command-R 解锁了 RAG 用例，其中附加上下文可以显著提高性能。具体定价如下，其中 Command 版本 100 万输入 tokens 1 美元，100...
Command-R发布的重要升级之一是支持长达128k的上下文,同时在Cohere的托管API上实现价格下调,以及私有云部署的显著效率改进。这使得Command-R在检索增强生成(RAG)应用中能够处理更多上下文,从而实现性能的显著提升。 Cohere团队强调了对机器学习研究社区的支持,通过其非营利性研究实验室Cohere For AI公开发布Command-R版本...
Command-R通过使用工具(API)来实现这一目标,例如代码解释器和其他用户定义的工具,使模型能够自动执行高度复杂的任务。Tool Use功能使企业开发人员能够将Command-R转变为引擎,以支持需要使用"数据库和软件工具等内部基础设施"以及"CRM、搜索引擎等外部工具"的任务和工作流程的自动化 。 多语言生成能力 Command-R模型擅长...
参数规模:Command-R拥有35B的模型参数,提供了强大的语言理解和生成能力。 上下文长度:模型支持高达128K的上下文窗口,大大超越了行业标准,使其能够处理更复杂的文本和生成更连贯的内容。 访问工具的能力:大型语言模型(LLMs)应作为核心推理引擎,不仅能够自动化任务并采取实际行动,而且远不止于处理文本的简单机器。Command-...
Command-R是一个可扩展的生成型模型,旨在平衡高效率和强大的准确性,使企业能够超越概念验证阶段,进入生产阶段。它专为长内容任务设计,如使用外部API和工具的检索增强生成。Command-R与Cohere的Embed和Rerank模型协同工作,为RAG应用提供一流的集成,并在企业用例中表现出色。
参数规模:Command-R拥有35B的模型参数,提供了强大的语言理解和生成能力。 上下文长度:模型支持高达128K的上下文窗口,大大超越了行业标准,使其能够处理更复杂的文本和生成更连贯的内容。 访问工具的能力:大型语言模型(LLMs)应作为核心推理引擎,不仅能够自动化任务并采取实际行动,而且远不止于处理文本的简单机器。Command-...
Command-R是Cohere针对大规模生产负载设计的一款先进的生成模型。它采用了最新的机器学习技术，优化了长上下文任务处理，特别是在检索增强生成（RAG）和工具使用方面展现出卓越性能。核心特性 参数规模：Command-R拥有35B的模型参数，提供了强大的语言理解和生成能力。上下文长度：模型支持高达128K的上下文窗口，大大超越了...
Option-Command-R操作则用于升级到与您的Mac兼容的最新macOS版本。选择此选项时，系统将自动进行升级，确保Mac兼容新版本的macOS。若需安装macOS Sierra 10.12.4或更高版本，重新安装Mac附带的macOS或最近提供的版本，应使用Shift-Option-Command-R组合键。此操作特别适合那些希望恢复到随附的macOS版本或...
1. 如果您要出售或赠送使用 OS X El Capitan 或更低版本的 Mac，请使用 Option-Command-R 以确保...