Cohere's命令A：企業的強大，有效的LLM
Cohere發布了Command R（2024年8月）和Command R7B（2024年12月）之後啟動了其最新的大語言模型（LLM）。命令A是專門為企業應用程序設計的尖端生成模型。它的主要優勢在於其高性能的高性能，使其最小的硬件要求成為企業的成本效益解決方案。本文深入研究了其功能和功能。
目錄
什麼是Cohere Command A？
命令A是具有256K上下文窗口的令人印象深刻的111B參數模型，使其能夠比許多領先的模型處理更長的文檔。它在各個領域都擅長，包括工具利用率，檢索增強生成（RAG），基於代理的任務和多語言支持。它的效率是顯著的，僅需要兩個A100或H100 GPU才能進行操作 - 與類似模型相比，大幅降低。
關鍵功能：
聊天機器人體育館LLM排行榜
Command A當前在競技場排行榜上佔有一席之地。
性能和基準
指揮A認為自己是頂級LLM，對企業尤其有益。
指揮A提供出色的結果，同時要求降低計算能力。它的1,110億參數和256K上下文窗口僅使用兩個GPU進行有效管理，與DeepSeek V3之類的模型形成鮮明對比，DeepSeek V3需要八個GPU，對於128K上下文窗口。這使得指揮對組織既有強大又經濟可行。
命令A具有比其前任命令r的150％速度提高。其每秒156個令牌的處理速度超過了OpenAI的GPT-4O和DeepSeek V3等速度和效率的模型。
指揮A在對企業至關重要的任務中表現出色：
工具使用和代理：與搜索引擎和API等工具的有效集成以及其快速的代理功能，可實現強大的解決問題和研究。
多語言支持：在支持23種語言的支持下，請符合全球受眾的需求，並提供無縫的翻譯服務。人類評估始終偏愛各種語言和業務用例中的DeepSeek V3。
| cohere api定價 | 輸入令牌 | 輸出令牌 |
|---|---|---|
| 命令 | $ 2.50 / 1m | $ 10.00 / 1m |
訪問命令
還可以通過擁抱臉來訪問命令A。
模型頁面：訪問C4AI命令一個關於擁抱面的模型頁面。
安裝：安裝變壓器庫： pip install transformers
用法示例（原始文本中提供的Python代碼片段在此處保留）
注意：預計主要雲平台上的未來可用性。
命令
以下示例演示了命令A的功能：
提示： “在2025年2月，印度五個最昂貴的城市的平均1居室租金價格。”
輸出：（原始文本中提供的圖像保留在此處）
觀察：雖然命令A進行了足夠的執行，但其有限的Web搜索範圍（10個網站）阻礙了其檢索所有城市數據的能力。專用的搜索引擎可能更適合全面的網絡搜索。
提示： “去年通過收入來繪製太陽能電池板行業的前五家公司。”
輸出：（原始文本中提供的圖像保留在此處）
觀察：對於快速信息檢索，研究功能令人滿意，但是建議使用更多專門的工具進行深入分析。
提示： “繪製sin（x）從-2π到2π，使用0.05的步長，並像我五個一樣解釋數學。”
輸出：（原始文本中提供的圖像和說明在此處保留）
觀察：指揮成功產生的情節，並提供了明確的，適合年齡的解釋。
概括
命令A代表比以前的Cohere模型的重大進步，提供了競爭功能集。雖然不一定是可用的絕對最佳LLM，但其性能和效率使其成為令人信服的選擇，尤其是對於企業用戶而言。鼓勵進一步的實驗充分評估其功能。
以上是您需要了解的有關Cohere＆＃039的命令a -Analytics Vidhya的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
