Command A: قمة الأداء والكفاءة
يمثل Command A 03-2025 من Cohere أقوى نموذج Command حتى الآن، حيث تفوق إنتاجيته الجيل السابق بنسبة 150% مع استخدامه لوحدتي معالجة رسومية GPU فقط. وفقًا لبيانات Cohere، يضاهي هذا النموذج أداء OpenAI 4o وDeepSeekv3 أو يتفوق عليهما في مهام المؤسسات القائمة على الوكلاء، مع تحسينات كبيرة في كفاءة الحوسبة.
ينبع الأداء المتميز لـ Command A من تصميمه المعماري المتقدم وطرق التدريب، مما يجعله يتفوق في مختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعقدة على مستوى المؤسسات. سواء كان الأمر يتعلق بمعالجة كميات هائلة من البيانات، أو تنفيذ مهام استنتاج معقدة، أو إجراء معالجة لغوية طبيعية في الوقت الفعلي، فإن Command A يوفر حلولًا فعالة وموثوقة.
تشمل الميزات الرئيسية لـ Command A:
نافذة سياق فائقة الطول: تدعم نوافذ سياق تصل إلى 256 ألف رمز (token)، مما يمكن النموذج من معالجة تسلسلات نصية أطول، وبالتالي فهم معلومات السياق بشكل أفضل، وإنشاء ردود أكثر دقة وتماسكًا. هذا يعني أن Command A يمكنه معالجة المستندات المعقدة والمحادثات الطويلة والتفاعلات متعددة الأدوار دون فقدان المعلومات الهامة.
جيل معزز للاسترجاع المتقدم (RAG): من خلال دمج تقنية التوليد المعزز للاسترجاع، يمكن لـ Command A استرجاع المعلومات ذات الصلة من كميات هائلة من البيانات ودمجها في المحتوى الذي تم إنشاؤه، وبالتالي تحسين جودة ودقة النتائج التي تم إنشاؤها. لا تقلل هذه التقنية من اعتماد النموذج على المعرفة الخارجية فحسب، بل تمكنه أيضًا من التكيف بشكل أفضل مع بيئات المعلومات المتغيرة باستمرار.
استخدام أدوات الوكيل الأصلية: يتمتع Command A بقدرات استخدام أدوات الوكيل الأصلية، مما يسمح له بالاندماج مع الأدوات والخدمات الأخرى، وبالتالي تحقيق وظائف أكثر تعقيدًا. على سبيل المثال، يمكنه التفاعل مع محركات البحث وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات APIs للحصول على المعلومات المطلوبة أو تنفيذ عمليات محددة. هذه القدرة تجعل Command A قادرًا على التعامل مع مجموعة متنوعة من المهام المعقدة، مثل أتمتة خدمة العملاء والمساعدين الأذكياء وتحليل البيانات.
الأمان والخصوصية على مستوى المؤسسات: تم تصميم Command A مع مراعاة احتياجات الأمان والخصوصية على مستوى المؤسسات بشكل كامل، ويستخدم مجموعة متنوعة من الإجراءات الأمنية لحماية بيانات العملاء. على سبيل المثال، يدعم تشفير البيانات والتحكم في الوصول ووظائف التدقيق، مما يضمن عدم وصول أي شخص غير مصرح به إلى بيانات العملاء أو تسريبها.
قدرات لغوية قوية: تم تدريب Command A على 23 لغة، بما في ذلك الإنجليزية والفرنسية والإسبانية والإيطالية والألمانية والبرتغالية واليابانية والكورية والعربية والصينية والروسية والبولندية والتركية والفيتنامية والهولندية والتشيكية والإندونيسية والأوكرانية والرومانية واليونانية والهندية والعبرية والفارسية. وهذا يجعله قادرًا على معالجة النصوص بمختلف اللغات وتقديم الخدمات للمستخدمين في جميع أنحاء العالم.
إدخال وإخراج النص: يدعم Command A حاليًا إدخال وإخراج النص فقط، مما يعني أنه يستخدم بشكل أساسي لمعالجة المهام المتعلقة بالنص، مثل إنشاء النصوص وتلخيصها وترجمتها وتصنيفها.
ملاحظة: نموذج Command A لا يدعم الضبط الدقيق حاليًا.
Rerank 3.5: تحسين دقة البحث في المؤسسات
Rerank 3.5 هو أحدث نموذج أساسي للبحث بالذكاء الاصطناعي من Cohere، ويهدف إلى تحسين دقة البحث في المؤسسات وأنظمة التوليد المعزز للاسترجاع (RAG). يتمتع هذا النموذج بقدرات استنتاج محسّنة، مما يمكنه من فهم استعلامات المستخدم المعقدة والتوافق مع أنواع البيانات المختلفة (بما في ذلك المستندات الطويلة ورسائل البريد الإلكتروني والجداول وملفات JSON والتعليمات البرمجية). بالإضافة إلى ذلك، يدعم Rerank 3.5 أكثر من 100 لغة، مما يمكنه من تلبية احتياجات البحث للشركات العالمية.
من خلال إعادة ترتيب نتائج البحث، يمكن لـ Rerank 3.5 وضع النتائج الأكثر صلة في المقدمة، وبالتالي تحسين كفاءة ورضا المستخدمين عن البحث. لا يمكن تطبيقه على البحث النصي التقليدي فحسب، بل يمكن تطبيقه أيضًا على أنواع أخرى مختلفة من البحث، مثل البحث عن الصور والبحث عن الفيديو والبحث عن الصوت.
تشمل الميزات الرئيسية لـ Rerank 3.5:
قدرات استنتاج محسنة: يتمتع Rerank 3.5 بقدرات استنتاج محسنة، مما يمكنه من فهم استعلامات المستخدم المعقدة بشكل أفضل. يمكنه تحليل دلالات وسياق الاستعلام، وتحديد نية المستخدم بدقة، وإرجاع النتائج الأكثر صلة.
دعم البيانات المتنوعة: يتوافق Rerank 3.5 مع أنواع البيانات المختلفة، بما في ذلك المستندات الطويلة ورسائل البريد الإلكتروني والجداول وملفات JSON والتعليمات البرمجية. هذا يعني أنه يمكنه معالجة البيانات من مصادر مختلفة، واستخراج معلومات مفيدة منها.
دعم محسن للغات المتعددة: يدعم Rerank 3.5 أكثر من 100 لغة، بما في ذلك اللغات التجارية الرئيسية، مثل الإنجليزية والعربية والصينية والفرنسية والألمانية والهندية واليابانية والكورية والبرتغالية والروسية والإسبانية. وهذا يجعله قادرًا على توفير خدمات بحث عالية الجودة للمستخدمين في جميع أنحاء العالم.
دقة بحث أعلى: في الاختبارات التي أجريت على البيانات المالية، تفوق أداء Rerank 3.5 على Hybris Search بنسبة 23.4% وعلى BM25 بنسبة 30.8%. BM25 هي دالة ترتيب شائعة تستخدم في محركات البحث وأنظمة استرجاع المعلومات لتحديد مدى صلة المستند باستعلام بحث معين.
دعم لغوي موسع: كيف يدعم Rerank 3.5 أكثر من 100 لغة
تتجلى القدرة اللغوية المتعددة لـ Rerank 3.5 في قدرته على فهم ومعالجة الاستعلامات الواردة بأكثر من 100 لغة. وهذا يعني أنه لا يمكنه فهم المعنى الحرفي للاستعلام فحسب، بل يمكنه أيضًا فهم الخلفية الثقافية والسياق وراء الاستعلام. على سبيل المثال، إذا بحث المستخدم باللغة الإسبانية عن "mejores restaurantes en Madrid"، فإن Rerank 3.5 يمكنه فهم أن نية المستخدم هي البحث عن أفضل المطاعم في مدريد، وإرجاع نتائج البحث ذات الصلة باللغة الإسبانية.
لتحقيق هذا الهدف، يستخدم Rerank 3.5 مجموعة متنوعة من التقنيات، بما في ذلك:
- بيانات التدريب متعددة اللغات: تم تدريب Rerank 3.5 على كميات هائلة من البيانات متعددة اللغات، والتي تتضمن أنواعًا مختلفة من النصوص، مثل المقالات الإخبارية ومقالات المدونات ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات المنتجات.
- التضمينات عبر اللغات: يستخدم Rerank 3.5 تقنية التضمينات عبر اللغات لتعيين الكلمات من لغات مختلفة في نفس مساحة المتجهات. وهذا يمكن النموذج من فهم العلاقات الدلالية بين اللغات المختلفة، وإرجاع نتائج البحث ذات الصلة عبر اللغات.
- الكشف عن اللغة والترجمة: يمكن لـ Rerank 3.5 اكتشاف لغة استعلام المستخدم تلقائيًا وترجمتها إلى اللغة الإنجليزية أو أي لغة أخرى مدعومة. وهذا يمكن النموذج من معالجة الاستعلامات بمختلف اللغات، وإرجاع نتائج البحث ذات الصلة.
من خلال اعتماد هذه التقنيات، يمكن لـ Rerank 3.5 توفير خدمات بحث عالية الجودة للمستخدمين في جميع أنحاء العالم، بغض النظر عن اللغة التي يستخدمونها للبحث.
قدرات استنتاج محسنة: كيف يفهم Rerank 3.5 الاستعلامات المعقدة
تتجلى قدرة Rerank 3.5 على الاستنتاج في قدرته على فهم الاستعلامات المعقدة، واستخراج معلومات مفيدة منها. على سبيل المثال، إذا بحث المستخدم عن "ما هي شركات التكنولوجيا التي كان أداء أسهمها أفضل مقارنة بالعام الماضي"، فإن Rerank 3.5 يمكنه فهم أن نية المستخدم هي البحث عن شركات التكنولوجيا التي كان أداء أسهمها أفضل من العام الماضي.
لتحقيق هذا الهدف، يستخدم Rerank 3.5 مجموعة متنوعة من التقنيات، بما في ذلك:
- التحليل الدلالي: يستخدم Rerank 3.5 تقنية التحليل الدلالي لتحليل البنية الدلالية وسياق الاستعلام. وهذا يمكن النموذج من فهم معنى الاستعلام، وتحديد نية المستخدم.
- التعرف على الكيانات: يستخدم Rerank 3.5 تقنية التعرف على الكيانات لتحديد الكيانات في الاستعلام، مثل الشركات والمواقع والشخصيات. وهذا يمكن النموذج من ربط الاستعلام بالكيانات ذات الصلة، وإرجاع نتائج البحث ذات الصلة.
- استخراج العلاقات: يستخدم Rerank 3.5 تقنية استخراج العلاقات لاستخراج العلاقات بين الكيانات في الاستعلام. وهذا يمكن النموذج من فهم معنى الاستعلام، وإرجاع نتائج البحث ذات الصلة.
من خلال اعتماد هذه التقنيات، يمكن لـ Rerank 3.5 فهم الاستعلامات المعقدة، وإرجاع نتائج البحث ذات الصلة، وبالتالي تحسين كفاءة ورضا المستخدمين عن البحث.
كيف يمكن لعملاء OCI الاستفادة من هذه النماذج:
يمكن لعملاء OCI الاستفادة من نماذج Cohere هذه بعدة طرق، بما في ذلك:
التكامل الفوري: يمكن الوصول إلى هذه النماذج بسلاسة من خلال واجهات الدردشة وواجهات برمجة التطبيقات APIs أو نقاط النهاية المخصصة، دون الحاجة إلى القلق بشأن إدارة البنية التحتية. وهذا يمكن العملاء من دمج هذه النماذج بسهولة في تطبيقاتهم الخاصة، دون الحاجة إلى إجراء عمليات تكوين ونشر معقدة.
تبسيط تطوير الذكاء الاصطناعي: يوفر OCI Generative AI مجموعة كاملة من الأدوات والخدمات التي يمكن أن تساعد العملاء على تبسيط عملية تطوير الذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه الأدوات والخدمات:
- إعداد البيانات: يوفر OCI Generative AI مجموعة من أدوات إعداد البيانات التي يمكن أن تساعد العملاء على تنظيف البيانات وتحويلها وإعدادها لاستخدامها في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال.
- تدريب النماذج: يوفر OCI Generative AI مجموعة من أدوات تدريب النماذج التي يمكن أن تساعد العملاء على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم. تدعم هذه الأدوات أنواعًا وأطر عمل مختلفة للنماذج، مثل TensorFlow وPyTorch وScikit-learn.
- نشر النماذج: يوفر OCI Generative AI مجموعة من أدوات نشر النماذج التي يمكن أن تساعد العملاء على نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة في بيئات الإنتاج.
- مراقبة النماذج: يوفر OCI Generative AI مجموعة من أدوات مراقبة النماذج التي يمكن أن تساعد العملاء على مراقبة أداء ودقة نماذج الذكاء الاصطناعي.
تبسيط سير عمل RAG: يمكن استخدام Command A لإنشاء المحتوى، واستخدام Rerank 3.5 لتحسين النتائج المعززة، مما يجعل سير عمل RAG المعقد أكثر كفاءة وتبسيطًا.
تنوع حالات الاستخدام:
يمكن تطبيق هذه النماذج على مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام المؤسسية المختلفة، بما في ذلك:
- خدمة العملاء: يمكن استخدام Command A وRerank 3.5 لإنشاء روبوتات خدمة عملاء ذكية قادرة على الإجابة على أسئلة العملاء وحل استفساراتهم وتقديم خدمات مخصصة.
- إنشاء المحتوى: يمكن استخدام Command A لإنشاء أنواع مختلفة من المحتوى النصي، مثل المقالات الإخبارية ومقالات المدونات وأوصاف المنتجات ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي.
- البحث: يمكن استخدام Rerank 3.5 لتحسين دقة وكفاءة البحث في المؤسسات ومساعدة المستخدمين في العثور على المعلومات التي يحتاجونها بسرعة.
- تحليل البيانات: يمكن استخدام Command A وRerank 3.5 لتحليل أنواع مختلفة من البيانات واستخراج معلومات مفيدة منها ومساعدة الشركات في اتخاذ قرارات أفضل.
- إدارة المعرفة: يمكن بناء قاعدة بيانات معرفية ذكية، حيث يمكن للموظفين العثور بسرعة على المعلومات التي يحتاجونها، مما يحسن كفاءة العمل.
تمكّن OCI Generative AI الشركات من بناء حلول ذكاء اصطناعي مبتكرة من خلال توفير نماذج ذكاء اصطناعي عالية الأداء ومتعددة الاستخدامات وقابلة للتطوير، وبالتالي تعزيز قدرتها التنافسية والقيمة التجارية.
للحصول على تفاصيل التكامل ومعلومات التسعير، يرجى الاطلاع على وثائق خدمة الذكاء الاصطناعي التوليدي أو الاتصال بممثل Oracle الخاص بك.