急速に発展する人工知能分野において、Cohere社は先日、最新モデルCommand R7Bを発表しました。これは、同社が企業に効率的なソリューションを提供するという点で、大きな一歩を踏み出したことを意味します。Rシリーズの中で最小かつ最速のモデルであるCommand R7Bは、迅速なプロトタイプ開発と反復処理を支援することに重点を置いており、検索拡張生成（RAG）技術を採用することで、モデルの精度が向上しています。
Command R7Bは128Kのコンテキスト長を備え、23言語に対応しているため、多言語処理や様々な分野での応用において強力な能力を発揮します。Cohere社によると、Command R7Bは数学、コーディングなどのタスクにおいて、GoogleのGemma、MetaのLlama、MistralのMinistralなど、同等のモデルを上回っています。Cohere社は、このモデルは速度、コスト、計算リソースの最適化が必要な開発者や企業に最適であるとしています。
過去1年間、Cohere社は速度と効率の向上を目指して、モデルのアップグレードと改良を継続的に行ってきました。Command R7BはRシリーズの「最終」モデルと見なされており、今後、人工知能研究コミュニティにモデルの重みが公開される予定です。Cohere社は、Command R7Bの数学、推論、コーディング、翻訳などの分野における性能向上が著しく、HuggingFaceのオープンLLMランキングで上位にランクインしていると強調しています。
さらに、Command R7Bは人工知能エージェント、ツールの使用、RAGにおいても非常に優れたパフォーマンスを示し、モデル出力の精度を向上させることができます。Cohere社によると、このモデルは企業リスク管理、テクニカルサポート、カスタマーサービス、財務データ処理などの対話タスクで優れた成果を示しており、特にデータ情報の検索と操作において優れています。
Command R7Bは、検索エンジン、API、ベクトルデータベースなどのツールを利用して機能を拡張できます。Gomez氏は、これが「現実的で、多様で、動的な環境」におけるモデルの有効性を証明しており、不要な呼び出し機能を排除することで、「迅速かつ強力な」AIエージェントの構築に理想的な選択肢になっていると指摘しています。このモデルの柔軟性により、ローエンドおよびコンシューマー向けのCPU、GPU、MacBook上で展開し、デバイス上での推論を実現できます。
現在、Command R7BはCohereプラットフォームとHuggingFaceで提供されており、価格は入力トークン100万個あたり0.0375ドル、出力トークンあたり0.15ドルです。Gomez氏は、これは企業がコスト効率が高く、内部ドキュメントとデータに基づいたモデルを求める際に理想的な選択肢であると結論付けています。
ブログ:https://cohere.com/blog/command-r7b
要点:
🌟 Command R7BはCohere社が新たに発表したモデルで、迅速なプロトタイプ作成と反復処理のために設計されています。
📈 このモデルは、数学、コーディングなどのタスクにおいて、複数の競合他社モデルを上回り、23言語に対応しています。
💻 ローエンドデバイスでも動作し、価格も手頃で、企業の様々な用途に適しています。
