Cohere의 명령 A- 분석 Vidhya에 대해 알아야 할 모든 것

Cohere의 명령 A : 기업을위한 강력하고 효율적인 LLM

Cohere는 Command R (2024 년 8 월) 및 Command R7B (2024 년 12 월)에 이어 최신 대형 언어 모델 (LLM) 명령 A를 출시했습니다. 명령 A는 엔터프라이즈 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 최첨단 생성 모델입니다. 주요 장점은 최소한의 하드웨어 요구 사항으로 달성 된 고성능에있어 비즈니스를위한 비용 효율적인 솔루션입니다. 이 기사는 기능과 기능을 탐구합니다.

목차

• Cohere Command A는 무엇입니까?
• 성능 및 벤치 마크
  • 고성능, 낮은 자원 소비
  • 뛰어난 속도
  • 엔터프라이즈 준비 기능
• 액세스 명령 a
• 행동중인 명령
  • 작업 1 : 웹 검색
  • 과제 2 : 연구
  • 과제 3 : 교육 응용
• 요약

Cohere Command A는 무엇입니까?

명령 A는 256K 컨텍스트 창을 자랑하는 인상적인 111B 매개 변수 모델로서 많은 주요 모델보다 훨씬 긴 문서를 처리 할 수 ​​있습니다. 도구 활용, 검색 세대 생성 (RAG), 에이전트 기반 작업 및 다국어 지원을 포함한 다양한 영역에서 탁월합니다. 효율성은 현저하여 작동을 위해서는 2 개의 A100 또는 H100 GPU 만 필요합니다. 이는 유사한 모델에 비해 상당한 감소입니다.

주요 기능 :

• 웹 검색 기능
• Python 통역사 통합
• 원활한 API 통합
• 데이터베이스 상호 작용
• 검색 세대 (rag)
• 에이전트 기반 기능 및 고급 추론
• 다국어 지원 (23 개 언어)
• 강력한 엔터프라이즈 등급 보안

Chatbot Arena LLM 리더 보드

명령 A는 현재 경기장 리더 보드에서 주목할만한 위치를 차지하고 있습니다.

성능 및 벤치 마크

명령 A는 자체를 최상위 LLM으로, 특히 비즈니스에 유리합니다.

고성능, 낮은 자원 소비

명령 A는 탁월한 컴퓨팅 전력을 요구하면서 뛰어난 결과를 제공합니다. 1,110 억 파라미터와 256K 컨텍스트 창은 128K 컨텍스트 창에 8 개의 GPU가 필요한 DeepSeek V3와 같은 모델과 대조되는 두 개의 GPU 만 사용하여 효율적으로 관리됩니다. 이로 인해 조직은 명령을 강력하고 경제적으로 실용적으로 만듭니다.

뛰어난 속도

명령 A는 전임자 명령 R에 비해 150%의 속도 향상을 자랑합니다. 초당 156 개의 토큰의 처리 속도는 OpenAI의 GPT-4O 및 DeepSeek V3와 같은 모델을 능가와 효율로 능가합니다.

엔터프라이즈 준비 기능

명령 A는 비즈니스에 중요한 작업에 탁월합니다.

• RAG (Recreval-Augmented Generation) : 외부 데이터 소스를 효과적으로 활용하는 능력은 재무 정보를 추출하거나 광범위한 문서에서 복잡한 질문에 답하는 것과 같은 작업에 이상적입니다. 엔터프라이즈 래그 작업에서 GPT-4O와의 맹목 비교는 유창함, 정확성 및 유용성에 대한 명령 A에 대한 유리한 결과를 보여 주었다.

• 도구 사용 및 에이전트 : 빠른 에이전트 기능과 함께 검색 엔진 및 API와 같은 도구와의 효율적인 통합을 통해 강력한 문제 해결 및 연구가 가능합니다.

• 다국어 지원 : 23 개 언어를 지원하면 전세계 잠재 고객에게 서비스를 제공하고 원활한 번역 서비스를 제공합니다. 인간 평가는 지속적으로 다양한 언어 및 비즈니스 사용 사례에서 심한 V3 이상을 선호했습니다.

• a vs gpt 4o (아랍어) 명령

• 비용 효율성 :

Cohere API 가격	입력 토큰	출력 토큰
명령 a	$ 2.50 / 1m	$ 10.00 / 1m

액세스 명령 a

코셔 플랫폼

• Cohere 플랫폼 계정에 등록하십시오 (필요한 경우).
• "Cohere와 채팅"옵션을 활용하십시오.

포옹 얼굴

명령 A는 포옹 얼굴을 통해 연구 목적으로 액세스 할 수 있습니다.

모델 페이지 : C4AI 명령에 액세스하는 얼굴의 모델 페이지에 액세스하십시오.

설치 : 변압기 라이브러리 설치 : pip install transformers

사용법 예제 (원본 텍스트에 제공된 파이썬 코드 스 니펫은 여기에 유지됩니다)

참고 : 주요 클라우드 플랫폼의 향후 가용성이 예상됩니다.

행동중인 명령

다음 예제는 명령 A의 기능을 보여줍니다.

작업 1 : 웹 검색

프롬프트 : "인도에서 가장 비싼 5 개 도시에 대한 2025 년 2 월 평균 1 베드룸 임대료를 플로팅하십시오."

출력 : (원본 텍스트에 제공된 이미지는 여기에 유지됩니다)

관찰 : 명령 A가 적절하게 수행되었지만 제한된 웹 검색 범위 (10 웹 사이트)는 모든 도시의 데이터를 검색하는 능력을 방해했습니다. 전용 검색 엔진은 포괄적 인 웹 검색에 더 적합 할 수 있습니다.

과제 2 : 연구

프롬프트 : "작년 수익으로 태양 전지판 산업의 상위 5 개 회사를 계획하십시오."

출력 : (원본 텍스트에 제공된 이미지는 여기에 유지됩니다)

관찰 : 연구 기능은 빠른 정보 검색에 만족 스럽지만 심층 분석에는보다 전문화 된 도구가 권장됩니다.

과제 3 : 교육 응용

프롬프트 : "스텝 크기 0.05를 사용하여 -2π에서 2π까지의 sin (x)을 플롯하고 수학을 5 개처럼 설명합니다."

출력 : (원본 텍스트에 제공된 이미지 및 설명은 여기에 유지됩니다)

관찰 : 명령 A는 음모를 성공적으로 생성하고 명확하고 나이에 맞는 설명을 제공했습니다.

요약

명령 A는 이전 코어 모델에 비해 상당한 발전을 나타내며 경쟁 기능 세트를 제공합니다. 반드시 최고의 LLM은 아니지만 성능과 효율성은 특히 엔터프라이즈 사용자에게 매력적인 옵션이됩니다. 추가 실험은 그 능력을 완전히 평가하도록 권장됩니다.

위 내용은 Cohere의 명령 A- 분석 Vidhya에 대해 알아야 할 모든 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!