Alles was Sie über Coheres Befehl a wissen müssen

Cohere hat das wettbewerbsfähige Rennen der Veröffentlichung von LLMs mit ihrem neuesten Angebot – Kommando A. Ihr Vorgängermodell, eingetragen. Befehl r+wurde im August 2024 auf den Markt gebracht, gefolgt von dem Kommando R7B im Dezember 2024. Mit dem Befehl A hat Cohere ein starkes Comeback erzielt und ein hochmodernes generatives Sprachmodell eingeführt, das auf Unternehmenswendungsfälle zugeschnitten ist. Das Befehl A für hohe Leistung mit minimalen Hardwareanforderungen bietet eine kostengünstige und effiziente Lösung für Unternehmen. Es schließt sich Coheres Modelsuite an, die für ihre Skalierbarkeit und robuste Leistung in einer Vielzahl von Anwendungen bekannt sind. Lassen Sie uns in diesem Artikel mehr darüber erfahren!

Was ist Cohere -Befehl a?

Der Befehl A ist ein leistungsstarkes 111B -Parametermodell mit einer Kontextlänge von 256 km, sodass es im Vergleich zu den meisten führenden Modellen viel längere Dokumente verarbeiten kann. Es zeichnet sich in Bereichen wie Werkzeuggebrauch, Abrufgeneration (RAG), Agenten und mehrsprachigen Anwendungsfällen hervor. Dieses Modell ist sehr effizient und erfordert nur zwei GPUs (A100S/H100S), was signifikant weniger als andere vergleichbare Modelle ist

Neue Funktionen:

• Websuche
• Python -Dolmetscher
• API -Integration
• Datenbankinteraktion
• REMAINAL-AUGENTED-Era (LAG)
• Agenten und komplexe Argumentation
• Mehrsprachige Unterstützung (23 Sprachen)
• Sicherheit für Unternehmensgröße

Leistung und Benchmarks

Cohere Command A ist ein erstklassiges großes Sprachmodell (LLM), das insbesondere für Unternehmen auffällt. Hier ist, warum es etwas Besonderes ist:

Tolle Leistung, weniger Kraft

Befehl A liefert starke Ergebnisse mit weniger Rechenleistung. Es verfügt über 111 Milliarden Parameter und eine Kontextlänge von 256.000, benötigt jedoch nur zwei GPUs (wie A100 oder H100s) zum Ausführen. Vergleichen Sie das mit Deepseek V3, das acht GPUs für eine Kontextlänge von 128.000 benötigt. Dies macht das Kommando zu einem leistungsstarken und dennoch erschwinglichen für Unternehmen.

Tremendous schnell

Es ist 150% schneller als das frühere Modell von Cohere, Command R+ (veröffentlicht im August 2024). Es kann 156 Token professional Sekunde bewältigen, wobei Modelle wie OpenAIs GPT-4O und Deepseek V3 in Geschwindigkeit und Effizienz besiegt werden.

Für Geschäft gebaut

Befehl ein Shins in Duties, Unternehmen brauchen:

• Retrieval-Augmented Era (LAG): Es verwendet externe Daten intestine und macht es großartig, um finanzielle Informationen zu erhalten oder Fragen aus langen Dateien zu beantworten. Befehl A und GPT-4O wurden bei Enterprise-Lag-Aufgaben verglichen. Ausgebildete Annotatoren bewerteten sie blind nach Sprach-, Genauigkeit und Nützlichkeit.

Werkzeuggebrauch und Agenten: Es funktioniert mit Instruments wie Suchmaschinen oder APIs und führt schnelle Agenten für schwierige Denken und Forschungsaufgaben aus.

Mehrsprachig: Es unterstützt 23 Sprachen (wie Englisch, Spanisch, Arabisch und Japanisch), so dass es für Benutzer weltweit funktioniert und auch übersetzen kann. Im Komapred mit Deepseek V3 auf umfangreiche menschliche Bewertung bevorzugten Benutzer in den meisten Sprachen in einer Reihe von Wirtschaftsnutzungsfällen ein Over-Deek-V3 in den meisten Sprachen.

Befehl ein VS GPT 4O (Arabaik)

Erschwinglich

Wie kann ich den Befehl A zugreifen?

Cohere -Plattform

• Erstellen Sie ein Konto auf der Cohere -Plattform, wenn Sie noch keines haben.
• Wählen Sie die Choice „mit Cohere Chat mit Cohere“ aus

Umarmtes Gesicht

Kommando A ist auch für Forschungszwecke für das Umarmungsgesicht erhältlich. Sie können über die folgenden Schritte zugreifen:

Modellseite: Besuchen Sie die C4AI -Befehl eine Modellseite zum Umarmungsgesicht.

Set up: Installieren Sie die transformers Bibliothek aus dem Quell -Repository, das die erforderlichen Änderungen für dieses Modell enthält.

pip set up transformers

Nutzungsbeispiel

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
mannequin = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

# Format message with the c4ai-command-a-03-2025 chat template
messages = ({"position": "consumer", "content material": "Hiya, how are you?"})
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")

gen_tokens = mannequin.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=100,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
)

gen_text = tokenizer.decode(gen_tokens(0))
print(gen_text)

• Probieren Sie es aus: Sie können auch den Befehl A im gehosteten Umarmungsraum ausprobieren, bevor Sie die Gewichte herunterladen.

Notiz: Befehl A wird bald bei großen Cloud -Anbietern verfügbar sein. Behalten Sie die Ankündigungen von Cohers für Updates im Auge

Versuchen wir den Befehl a

Ich werde einige der von Befehl angebotenen Funktionen ausprobieren:

Aufgabe 1: Websuche

Immediate: “Zeichnen Sie den durchschnittlichen Mietpreis von 1 Schlafzimmer im Februar 2025 für die 5 teuersten Städte in Indien.“

Ausgabe:

Beobachtung:

Befehlen Sie eine angemessene durchgeführte, konnten jedoch keine Mietpreise für Neu -Delhi und Chennai finden, wahrscheinlich weil es nur 10 Web sites überprüft hat. Für Websuche, Google, Verwirrungoder Kimi K1.5 sind bessere Optionen

Lesen Sie auch: OpenAI gegen Google: Wen erforscht Deep Forschung besser?

Aufgabe 2: Forschung

Immediate: “Zeichnen Sie die fünf wichtigsten Unternehmen in der Photo voltaic -Panel -Branche im vergangenen Jahr nach Einnahmen. ““

Ausgabe:

Beobachtung:

Das Forschungsmerkmal ist durchschnittlich. Es ist in Ordnung für schnelle Antworten, aber für detaillierte Berichte oder eingehende Analysen von OpenAIs Deep-Forschungsoption.

Aufgabe 3: Ein neues Thema lernen

Immediate: “Diagramm sin (x) von -2pi bis 2pi, unter Verwendung einer Stufengröße von 0,05, und erklären Sie die Mathematik wie ich fünf.“

Ausgabe:

Die Sinusfunktion oder Sünde (x) ist eine mathematische Funktion, die ein glattes, wellenähnliches Muster beschreibt. Stellen Sie sich vor, Sie sind auf einer Schaukel und während Sie hin und her schwingen, geht Ihre Höhe in einem glatten, wiederholenden Muster nach oben und unten. Das ist ähnlich wie die Sinusfunktion aussieht!

Die Sinusfunktion nimmt einen Eingangswert x an und gibt Ihnen einen Wert zwischen -1 und 1. Wenn Sie Sin (x) in einem Diagramm zeichnen, erhalten Sie eine wellige Linie, die nach oben und unten geht und die X -Achse in regelmäßigen Abständen überquert.

Im obigen Diagramm repräsentiert die x -Achse die Eingangswerte von x im Bereich von -2π bis 2π. Die y-Achse repräsentiert die entsprechenden Sinuswerte. Die Schrittgröße von 0,05 bedeutet, dass der Diagramm in Intervallen von 0,05 entlang der x-Achse berechnet und aufgetragen wird, wodurch Sie eine glatte und detaillierte Darstellung der Sinuswelle erhalten.

Stellen Sie sich vor, Sie zeichnen eine wellige Linie auf ein Blatt Papier, aber anstatt sie Freihand zu zeichnen, verwenden Sie einen Lineal, um sicherzustellen, dass jeder Punkt genau 0,05 Einheiten voneinander entfernt ist. Das Ergebnis ist eine schöne, symmetrische Welle, die sich wiederholt, wenn sie von hyperlinks nach rechts geht.

Beobachtung:

Die Ausgabe erfüllt effektiv beide Anforderungen: Er ist die Sin (x) korrekt von -2π bis 2π unter Verwendung von 0,05 Schrittgröße mit geeignetem Code und erklärt das Konzept mit kinderfreundlicher Sprache und einer zuordenbaren Swing -Analogie. Die technische Implementierung und die vereinfachte Erklärung arbeiten nahtlos zusammen, um die doppelten Ziele der Eingabeaufforderung zu erfüllen.

Abschluss

Befehl A ist definitiv besser als die vorherigen Cohere -Modelle – und bietet Optionen, die jeder andere LLM in der heutigen Zeit anbietet. Ist es das beste Modell da draußen? Nicht wirklich. Probieren Sie es aus und teilen Sie mir Ihre Erfahrungen im Kommentarbereich unten mit!

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