Cohere APIチュートリアル：Cohere Modelsを始めます

AIの急速に進化する分野では、大規模な言語モデル（LLM）がテキストの相互作用と生成に革命をもたらしました。 2022年11月にOpenaiのChatGPTが発売されて以来、新しいLLMSの急増が毎日現れています。 Cohere Commandは、開発者と企業の主要な選択肢として際立っています。 Cohereは、基礎モデルの力を多様なアプリケーションに統合するための高度なツールを提供します。 このガイドでは、CohereのAPIを調査し、その機能、利点、実用的な実装を詳述しています。 LLMSについて簡単に触れますが、専用のLLMコースを通じてより包括的な理解を得ることができます。

cohereとllms

llmsは、人間の品質のテキストを処理および生成する洗練されたAIシステムです。大規模なデータセットで訓練され、複雑なパターンを特定し、言語的ニュアンスを理解し、一貫した応答を生成します。 それらのアプリケーションは、翻訳、テキストの完了、要約、およびインタラクティブな会話に及びます。 Cohereはキープレーヤーであり、データサイエンティスト向けのこれらのLLM機能へのアクセスを簡素化するユーザーフレンドリーなAPIを提供します。

cohereとは？

2019年に設立されたCohereは、カナダのAIソリューションプロバイダーです。 これは、Openai GPTや人類のクロードと比較して、著名なLLMプレーヤーです。 Cohereは、主にAPIを介してアクセス可能な基礎言語生成モデルを開発および提供します。

出典：コブスグレイリング、大規模な言語モデルの風景、媒体

Cohereは、3つの主要なモデルタイプを提供しています：

cohereコマンド：

コマンドrファミリーは、高いスケーラビリティ、パフォーマンス、および精度を提供します。 LMSYSチャットボットアリーナのトップパフォーマーです

cohere embed：

主要なテキスト表現モデル、検索精度の向上、検索の生成（RAG）、分類、およびクラスタリング。

• Cohere ReRank：完全なオーバーホールを必要とせずに、キーワードまたはベクトル検索システムのセマンティック品質を大幅に向上させます。
cohereモデルにアクセスできます：
• 遊び場のインターフェイス。
Pythonおよびその他の言語のAPI。
• Cohereは、コマンドr。

cohereの遊び場

Cohere Playgroundは、GPTと同様に、Cohereモデルと対話するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。 ユーザーは、モデル機能を実験し、テキストを生成し、動作を分析できます。 その直感的な設計により、迅速なプロトタイピングとテストが容易になります。 遊び場は、探索と実験のために無料です（生産が使用されるまで）。 CohereのWebサイトへの登録が必要です。 以下に示すインターフェイスは、Openaiの遊び場に似ており、モデルの選択とチャット、分類、埋め込み、生成などのタスクを可能にします。



遊び場のダッシュボードをcohere

テストに最適ですが、アプリケーション開発にはCohere APIを介したプログラムアクセスが必要です。

cohere api

Cohere APIへのアクセスには：

が含まれます

Cohere Libraryのインストール（）。
1. APIキー（生産または試行）を取得します。!pip install cohere
API呼び出しを作成します
APIキーと呼び出し例
下の画像は、APIキーを取得する方法を示しています。 次のコードは、基本的なAPI呼び出しを示しています：

オブジェクトには、

import cohere

co = cohere.Client('your_token_here')
message = "What is Machine Learning?"
response = co.chat(
  message=message,
  model="command",
  temperature=0.3
)

answer = response.text
print(answer)

マルチターン会話

responseチャットボットの場合、会話のコンテキストを維持することが重要です。 CohereのAPIは、これをresponse.dict()パラメーターまたはより効率的に

を使用して処理します。

の一貫した使用は、コンテキストの以前のメッセージを自動的に組み込んでいます。

および

は相互に排他的です。chat_history conversation_idconversation_idCohere Pricing chat_history Cohere Command rとOpenai GPT-4ターボおよび人類のClaude Opusを比較する（2024年5月の時点）：conversation_id

Cohereはコストの優位性を提供しますが、GPT-4 TurboとClaude Opusはしばしば優れたパフォーマンスを示します。

結論

Model	$ / million input tokens	$ / million output tokens
Cohere Command R	.00	.00
Anthropic Claude Opus	.00	.00
OpenAI GPT-4 Turbo	.00	.00

Cohereは、開発者や企業に適した低コストで競争力のあるLLMを提供します。このガイドは、遊び場とAPIを介してcoを覆うことができました。 Cohere APIを使用し、LLMアプリケーションの開発に関する追加のリソースを通じて、さらなる調査を行うことができます。

以上がCohere APIチュートリアル：Cohere Modelsを始めますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。