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Cohere Command R

以下は、日本語への翻訳です。


タイトル: "Cohere Command-R: 企業アプリケーション向けの強力な言語モデル" 説明: "Cohere社のCommand-Rモデルの機能、ベンチマーク、ローカルデプロイについて探り、GPT-3.5、Mistral、Llama、Claudeとの比較を学びます。" 日付: 2024年3月28日 言語: en 著者: jennie ogImage: https://raw.githubusercontent.com/lynn-mikami/Images/main/cohere-command-r.webp (opens in a new tab)

Cohere Command-R: 企業レベルのLLM

Cohere社は、自然言語処理ソリューションの大手企業で、スケーラブルで本番稼働可能な検索支援型生成(RAG)とツール使用に最適化された強力な大規模言語モデル(LLM)であるCommand-Rを導入しました。この記事では、Command-Rの性能、ベンチマーク、GPT-3.5、Mistral、Llama、Claudeなどの他の著名なLLMとの比較について掘り下げて説明します。さらに、Ollamaを使ってCommand-Rをローカルで実行する手順を紹介します。

Cohere AIのCommand Rモデルとは?

Command-Rは、企業アプリケーションでの検索支援型生成(RAG)とツール使用に最適化された、Cohere社の強力な新しい言語モデルです。高い効率性を維持しつつ優れたパフォーマンスを発揮し、企業がプルーフオブコンセプトを超えてAIを本番規模でデプロイできるようにします。

Command-Rの主な特徴は以下の通りです:

  • Cohere社のEmbedおよびRerank モデルとの seamless な統合により、最先端のRAG機能を実現
  • 出力にクリアな引用を含むことで、幻覚リスクを軽減し、ソースコンテキストへの深掘りを可能に
  • データベース、CRM、検索エンジンなどの外部APIやツールの使用をサポート
  • ベースのCommandモデルと比べて低コストで128Kトークンのコンテキストウィンドウをサポート
  • 10の主要ビジネス言語で優れたパフォーマンス

以下は、Cohere APIを使ってCommand-Rでドキュメントを要約する例です:

import cohere 
 
co = cohere.Client('YOUR_API_KEY')
 
doc .
```以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードの部分は翻訳せず、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。
 
= """
Coherは、AIソリューションの主要プロバイダーが、企業レベルの検索支援型生成(RAG)とツール使用を実現するための新しいスケーラブルな言語モデル「Command-R」を発表しました。企業がAIのプルーフオブコンセプトからプロダクション展開に移行するにつれ、Command-Rは効率性と正確性のバランスを提供しています。
"""
 
response = co.generate(
    # モデルにCommand-Rを指定
    model='command-r',
    # 文書をプロンプトとして渡す
    prompt=f'Summarize the following document:\n{doc}',
    # 要約の最大トークン数を100に設定
    max_tokens=100,
    # 温度パラメータを0.8に設定
    temperature=0.8,
    # 出力を--で終了させる
    stop_sequences=["--"])
 
print(response.generations[0].text)

このコードスニペットは、文書テキストをプロンプトとしてCommand-Rに送信し、要約の最大トークン数を100に指定しています。温度パラメータは出力の多様性を制御し、より高い値ほど多様な出力が得られます。

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Command-Rは、文書の主要ポイントを簡潔にまとめた要約を返します。例えば:

Coherは、企業向けの検索支援型生成(RAG)とツール使用のためのスケーラブルな言語モデルであるCommand-Rを発表しました。Command-Rは、企業がAIのプルーフオブコンセプトからプロダクション展開に移行するのを支援するため、効率性と正確性のバランスを提供しています。

また、Command-Rを使ってドキュメントに関する質問に答えることもできます。例えば:

prompt=f'What company released Command-R and what is it used for?\n{doc}'

Command-Rは直接回答できます:

Coherが、企業向けの検索支援型生成(RAG)とツール使用のためのスケーラブルな言語モデルであるCommand-Rを発表しました。Command-Rは、企業がAIをプロダクション展開するのを支援するために設計されています。

外部APIやデータベースとのインターフェースを持つ機能は、企業にとて特に強力です。開発者はCommand-Rに対してAPIスキーマを指定できるため、適切なAPIを動的に選択し、クエリを作成し、取得した情報を出力に組み込むことができます。

例えば、Command-Rにプロダクトデータベースとのインターフェースを持たせ、必要な情報を取得して出力に組み込むことができます。以下は、提供されたマークダウンファイルの日本語翻訳です。コードについては、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

# データベースに接続する 
db = connect_db()
 
# APIスキーマを指定する
api_schema = {
    'get_product': {
        'args': {'product_id': 'int'},
        'return': 'dict'
    }
}
 
# 製品説明を生成する
prompt = f'''
あなたは製品説明を生成するAIアシスタントです。
以下のAPIを使用して製品データにアクセスできます:
 
{api_schema}
 
製品ID 1234の魅力的な製品説明を生成してください。
'''
 
response = co.generate(
    model='command-r',
    prompt=prompt, 
    max_tokens=200,
    temperature=0.8,
    stop_sequences=["--"],
    return_likelihoods='GENERATION',
    truncate='END'
)
 
# APIコールを抽出して実行する
api_calls = extract_api_calls(response.generations[0].text)
for call in api_calls:
    result = eval(call['api'])(db, **call['kwargs']) 
    response = insert_api_result(response, call['id'], result)
 
print(response.generations[0].text)

これは単純な例ですが、Command-Rが外部ツールとインターフェースを持ち、より豊かでデータ駆動型の出力を生成する方法を示しています。モデルはユーザーのプロンプトに基づいて、どのAPIを呼び出し、どの引数を渡すかを決定できます。

全体として、Command-Rは非常に優れた機能と柔軟性を備えた基盤モデルで、企業は様々な言語タスクやユースケースに適応させることができます。高い精度、効率性、外部ツールとのインターフェース機能により、Command-Rは本番環境での AI 展開に最適な選択肢となります。

Cohere AI の Command R の性能と機能

Cohere Comamnd R Benchmarks

Command-Rは、RAGおよびツール使用タスクの高い精度を示しており、企業アプリケーションに最適な選択肢です。モデルは低レイテンシーと高スループットを備えており、本番環境での効率的なパフォーマンスを保証します。128kのコンテキストウィンドウと10の主要言語をサポートしているため、Command-Rは様々なユースケースに対応できる柔軟性と適応性を備えています。

Command-Rの際立った機能の1つは...以下は、日本語への翻訳です。コードの部分は翻訳していません。

Command-Rは、特にCohere's Embed and Rerank モデルと組み合わせることで、RAGタスクにおける優れたパフォーマンスを発揮します。この相乗効果により、Command-Rは他のスケーラブルな生成モデルよりも、関連情報の検索と生成において優れた性能を発揮します。

ベンチマークと比較

Command-Rの機能を評価するには、業界標準のベンチマークでその性能を検証し、他の主要なLLMと比較することが不可欠です。

ベンチマークCommand-RGPT-3.5GPT-4Claude 3 OpusMistral LargeLlama 2 70B
MMLU (5-shot)81.2%70.0%90.0%85.0%81.2%69.0%
HellaSwag (10-shot)92.5%85.5%95.0%93.0%90.0%85.0%
HumanEval (pass@1)85.2%80.0%95.0%90.0%80.0%66.4%
GSM8K (8-shot)74.0%60.2%90.0%85.0%73.0%61.3%
TruthfulQA80.0%65.0%85.0%82.0%78.0%70.0%
Multilingual (avg. score)85.0%70.0%80.0%85.0%90.0%75.0%

比較表に示されているように、Command-Rは様々なベンチマークで強力なパフォーマンスを発揮し、GPT-3.5やLlama 2 70Bを多くの場合上回っています。GPT-4やClaude 3 Opusには一貫して勝てないものの、Command-Rは競争力があり、特にコーディング(HumanEval)や数学的推論(GSM8K)の分野で優れた成績を収めています。

特に注目すべきは、Command-Rの優れた多言語対応力で、複数の言語にわたって平均85%の高スコアを達成しています。これにより、Command-Rは世界規模の事業を展開し、多様な言語要件を持つ企業にとって魅力的な選択肢となります。

企業向けユースケース

Command-Rの強力な機能は、様々な企業アプリケーションに最適です。ここに日本語訳を提供します。コードについては、コメントのみ翻訳しています。ファイルの先頭に追加のコメントは付けていません。

ns. 主な用途には以下のようなものがあります:

  1. 顧客サポートチケットの自動カテゴリ分類とルーティングにより、より迅速かつ効率的なカスタマーサービスを実現できます。
  2. 営業通話の文字起こしを要約し、CRMレコードを自動的に更新することで、時間を節約し、正確なデータキャプチャを確保できます。
  3. 文書を分析して重要な情報を抽出したり、質問に答えることで、リサーチやナレッジマネジメントのプロセスを効率化できます。
  4. 高度な言語理解を備えた次世代の知的製品を実現し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、新しい機能を可能にします。

優れたパフォーマンス、スケーラビリティ、エンタープライズ対応機能を備えているCommand-Rは、さまざまな業界におけるイノベーションと効率性を推進するのに適しています。

結論

Cohere社のCommand-Rは、スケーラブルなパッケージでRAGパフォーマンスに優れた最先端のLLMです。さまざまなタスクやドメインにおける競争力のある基準値と比較により、その機能が実証されています。

Ollamaを使ってCommand-Rをローカルで実行できることで、データプライバシーとコストの恩恵を受けられ、機密データや限られたクラウドリソースを持つ組織にとって魅力的なオプションとなります。このローカルデプロイメントオプションと、Command-Rのパフォーマンスを組み合わせることで、実用的なエンタープライズLLMアプリケーションの有力なソリューションとなります。

自然言語処理の分野が進化し続ける中で、Cohere社のCommand-Rは、アプリケーションでの言語モデルの可能性を活用したいビジネスにとって、強力なツールとして浮かび上がっています。優れた基準値、エンタープライズ対応機能、ローカルデプロイメントオプションを備えたCommand-Rは、さまざまな業界におけるイノベーションと効率性を推進する有望なソリューションです。

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