Cohere 推出的模型名为「Command-R」，参数量为 35B，它是一个针对大规模生产工作负载的全新大语言模型研究版本。该模型属于「可扩展」模型类别，能够平衡高效率和高精度， 使企业用户超越概念验证，进入生产阶段。作为一种生成模型，Command-R 针对检索增强生成（RAG）等长上下文任务以及使用外部 API 和工具进行了优化。
独角兽企业Cohere最近也发布了其35B开源大模型Command-R,性能超过Mixtral和LLaMA2 70B。随着越来越多高质量的开源大模型发布,包括我们期待已久的LLaMA3,相信开源大模型终将和闭源大模型(如GPT-4,Claude 3,Gemini等)站在同一起跑线,百花齐放胜过一枝独秀。 尝试了一下Cohere Command-R的Playground,以董宇辉和霉霉经济...
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。
Cohere发布大模型Command-R：35B参数，128K上下文，支持中文 引言 随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLM）在各行各业的应用日益广泛。Cohere最新发布的Command-R模型，以其35B参数和128K的长上下文能力，为企业级应用带来了前所未有的可能性。本文将深入探讨Command-R的核心技术特性、性能表现以及其在实际应用中...
Cohere 推出的模型名为「Command-R」,参数量为 35B,它是一个针对大规模生产工作负载的全新大语言模型研究版本。该模型属于「可扩展」模型类别,能够平衡高效率和高精度, 使企业用户超越概念验证,进入生产阶段。 作为一种生成模型,Command-R 针对检索增强生成(RAG)等长上下文任务以及使用外部 API 和工具进行了优化。该...
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-...
seb_ruder(@ClementDelangue):我们正在发布更新版本的Command R (35B)和Command R+ (104B)。特别是Command R (现在带有GQA)应该在多语言环境下表现得更好。模型权重:- ⌘ R 08-2024: [链接] - ⌘ R+ 08-2024: [链接] 我们正在发布更新版本的Command R (35B)和Command R+ (104B)。特别是Command ...
Information about the Command-R 35B model (128k context) can be found at: https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-v01 Based on the llama2 model with a few changes: New hyper parameter to scale output logits (logit_scale) Uses LayerNorm instead of RMSNorm Transfomer layers have...
为了促进多语言模型技术的发展，Cohere 团队公开发布了 Aya-23 的 8B 和 35B 模型，为研究人员和开发者提供了更多选择，加速多语言模型技术的发展和应用。应用场景 Aya-23 模型家族拥有广泛的应用场景，例如：机器翻译: 可以用于将一种语言的文本翻译成其他语言。文本摘要: 可以用于将长篇文本压缩成简短的摘要。问答...
未见过的识别任务:在 XWinograd、XCOPA 和 XStoryCloze 等完全未见过的任务中,Aya-23-35B 模型取得了最佳表现,其平均准确率为 70.8%,超越了其他模型。 通用语言理解:在多语言 MMLU 测试中,Aya-23-8B 模型在 14 种语言中取得了最佳表现,其平均准确率为 48.2%,在大部分语言上超过了其他模型。