Command A: L’apice di Performance ed Efficienza
Il Command A 03-2025 di Cohere rappresenta l’apice delle prestazioni tra i modelli Command disponibili oggi. Rispetto alla generazione precedente, offre un throughput superiore del 150%, pur richiedendo solo due GPU. In base ai dati forniti da Cohere, questo modello eguaglia o addirittura supera OpenAI 4o e DeepSeekv3 in termini di prestazioni nelle attività aziendali di tipo agentivo, offrendo al contempo un significativo miglioramento in termini di efficienza computazionale.
Le eccezionali prestazioni di Command A derivano da un’architettura all’avanguardia e da metodi di addestramento avanzati, che gli consentono di eccellere in un’ampia gamma di applicazioni AI aziendali complesse. Che si tratti di elaborare enormi quantità di dati, eseguire complesse attività di inferenza o eseguire elaborazioni del linguaggio naturale in tempo reale, Command A è in grado di fornire soluzioni efficienti e affidabili.
Le principali caratteristiche di Command A includono:
Finestra di Contesto Estremamente Lunga: Supporto per una lunghezza del contesto fino a 256k token, consentendo al modello di elaborare sequenze di testo più lunghe. Ciò permette una migliore comprensione delle informazioni contestuali e genera risposte più accurate e coerenti. Command A può, quindi, gestire documenti complessi, dialoghi estesi e interazioni a più turni senza perdere informazioni cruciali.
Generazione Aumentata di Recupero Avanzata (RAG): Integrando la tecnologia di generazione aumentata di recupero, Command A è in grado di recuperare informazioni rilevanti da enormi quantità di dati e integrarle nel contenuto generato. Questo migliora la qualità e l’accuratezza dei risultati. Questa tecnologia non solo riduce la dipendenza del modello da conoscenze esterne, ma gli consente anche di adattarsi meglio a un ambiente informativo in continua evoluzione.
Uso di Strumenti Agent Nativo: Command A è dotato di funzionalità di utilizzo di strumenti agent nativi tale da integrarsi con altri strumenti e servizi per ottenere funzionalità più complesse. Ad esempio, può interagire con motori di ricerca, database, API, ecc., per ottenere le informazioni necessarie o eseguire operazioni specifiche. Questa capacità consente a Command A di svolgere una vasta gamma di compiti complessi, come l’automazione del servizio clienti, l’assistente intelligente e l’analisi dei dati.
Sicurezza e Privacy di Livello Aziendale: Command A è progettato con particolare attenzione alla sicurezza e alla privacy di livello aziendale. Adotta varie misure di sicurezza per proteggere i dati dei clienti. Ad esempio, supporta la crittografia dei dati, il controllo degli accessi e le funzioni di audit, garantendo che i dati dei clienti non siano soggetti ad accessi o divulgazioni non autorizzati.
Potenti Capacità Multilingue: Command A è stato addestrato su 23 lingue, tra cui inglese, francese, spagnolo, italiano, tedesco, portoghese, giapponese, coreano, arabo, cinese, russo, polacco, turco, vietnamita, olandese, ceco, indonesiano, ucraino, rumeno, greco, hindi, ebraico e persiano. Questo gli consente di elaborare il testo in varie lingue e fornire servizi agli utenti di tutto il mondo.
Input e Output di Testo: Command A supporta attualmente solo input e output di testo. Ciò indica che viene utilizzato principalmente per gestire attività relative al testo, come la generazione, la sintesi, la traduzione e la classificazione del testo.
Nota: Il modello Command A non supporta attualmente il fine-tuning.
Rerank 3.5: Migliorare la Precisione della Ricerca Aziendale
Rerank 3.5 è l’ultimo modello di base per la ricerca AI di Cohere, progettato per migliorare l’accuratezza dei sistemi di ricerca aziendale e di generazione aumentata di recupero (RAG). Questo modello offre funzionalità di ragionamento potenziate, che gli consentono di comprendere query utente complesse e compatibile con vari tipi di dati (inclusi documenti lunghi, e-mail, tabelle, JSON e codice). Inoltre, Rerank 3.5 supporta oltre 100 lingue, rispondendo alle esigenze di ricerca delle aziende globali.
Rerank 3.5 migliora l’efficienza e la soddisfazione della ricerca degli utenti riordinando i risultati della ricerca in modo tale che i risultati più pertinenti siano classificati per primi. Può essere applicato non solo alla ricerca testuale tradizionale, ma anche a vari altri tipi di ricerca, come la ricerca di immagini, la ricerca di video e la ricerca audio.
Le principali caratteristiche di Rerank 3.5 includono:
Capacità di Ragionamento Migliorata: Rerank 3.5 offre funzionalità di ragionamento potenziate, e ciò consente una migliore comprensione delle query utente complesse. Analizzando la semantica e il contesto della query, può identificare con precisione l’intento dell’utente e restituire i risultati più pertinenti.
Supporto per Dati Diversi: Rerank 3.5 è compatibile con diversi tipi di dati, inclusi documenti lunghi, e-mail, tabelle, JSON e codice. Ciò indica che può elaborare dati da varie fonti diverse ed estrarre informazioni utili.
Supporto Multilingue Migliorato: Rerank 3.5 supporta oltre 100 lingue, tra cui le principali lingue commerciali, come inglese, arabo, cinese, francese, tedesco, hindi, giapponese, coreano, portoghese, russo e spagnolo. Ciò rende possibile la fornitura di servizi di ricerca di alta qualità agli utenti di tutto il mondo.
Maggiore Precisione di Ricerca: Nei test sui dati finanziari, Rerank 3.5 ha sovraperformato Hybris Search del 23,4% e BM25 del 30,8%. BM25 è una funzione di classificazione comunemente utilizzata nei motori di ricerca e nei sistemi di recupero delle informazioni per determinare la pertinenza di un documento per una determinata query di ricerca.
Supporto Linguistico Esteso: Come Rerank 3.5 Supporta Più di 100 Lingue
Le capacità multilingue di Rerank 3.5 sono dimostrate dalla sua capacità di comprendere ed elaborare query da oltre 100 lingue. Ciò indica che non solo può capire il significato letterale di una query, ma anche comprendere il contesto culturale e l’ambiente circostante alla base della query. Ad esempio, se un utente cerca in spagnolo “mejores restaurantes en Madrid”, Rerank 3.5 è in grado di comprendere l’intento dell’utente di trovare i migliori ristoranti di Madrid e restituire risultati di ricerca spagnoli pertinenti.
Per raggiungere questo obiettivo, Rerank 3.5 utilizza una varietà di tecnologie, tra cui:
- Dati di Formazione Multilingue: Rerank 3.5 è stato addestrato su un’ampia quantità di dati multilingue, inclusi vari tipi di testo, come articoli di notizie, post di blog, post sui social media e recensioni di prodotti.
- Incorporamenti Interlinguistici: Rerank 3.5 utilizza la tecnologia di incorporamento interlinguistico per mappare parole di lingue diverse allo stesso spazio vettoriale. Ciò consente al modello di comprendere le relazioni semantiche tra lingue diverse e restituire risultati di ricerca interlinguistici pertinenti.
- Rilevamento e Traduzione Linguistica: Rerank 3.5 può rilevare automaticamente la lingua della query dell’utente e tradurla in inglese o in un’altra lingua supportata. Ciò consente al modello di elaborare query in varie lingue e restituire risultati di ricerca pertinenti.
Adottando queste tecnologie, Rerank 3.5 è in grado di fornire servizi di ricerca di alta qualità agli utenti di tutto il mondo, indipendentemente dalla lingua utilizzata per le ricerche.
Capacità di Ragionamento Migliorate: Come Rerank 3.5 Comprende Query Complesse
Le capacità di ragionamento di Rerank 3.5 sono dimostrate dalla sua capacità di comprendere query complesse ed estrarre informazioni utili da esse. Ad esempio, se un utente cerca “quali società tecnologiche hanno sovraperformato i loro titoli rispetto allo scorso anno”, Rerank 3.5 è in grado di comprendere l’intento dell’utente di trovare le società tecnologiche le cui azioni hanno ottenuto risultati migliori rispetto allo scorso anno.
Per raggiungere questo obiettivo, Rerank 3.5 utilizza una varietà di tecnologie, tra cui:
- Analisi Semantica: Rerank 3.5 utilizza tecniche di analisi semantica per analizzare la struttura semantica e il contesto di una query. Ciò consente al modello di comprendere il significato della query e di identificare l’intento dell’utente.
- Riconoscimento di Entità: Rerank 3.5 utilizza tecniche di riconoscimento di entità per identificare le entità in una query, come società, località e persone. Ciò consente al modello di correlare la query a entità pertinenti e restituire risultati di ricerca pertinenti.
- Estrazione di Relazioni: Rerank 3.5 utilizza tecniche di estrazione di relazioni per estrarre le relazioni tra le entità in una query. Ciò consente al modello di comprendere il significato della query e restituire risultati di ricerca pertinenti.
Adottando queste tecnologie, Rerank 3.5 è in grado di comprendere query complesse e restituire risultati di ricerca pertinenti, migliorando in tal modo l’efficienza e la soddisfazione della ricerca degli utenti.
Come i Clienti OCI Possono Trar Vantaggio da Questi Modelli:
I clienti OCI possono sfruttare questi modelli Cohere in molti modi, tra cui:
Integrazione Istantanea: È possibile accedere a questi modelli senza problemi tramite interfacce di chat, API o endpoint dedicati. Ciò elimina la necessità di preoccuparsi della gestione dell’infrastruttura. Ciò consente ai clienti di integrare facilmente questi modelli nelle proprie applicazioni senza complesse di configurazione e distribuzione.
Semplificazione dello Sviluppo AI: Il servizio OCI Generative AI fornisce una suite completa di strumenti e servizi progettati per aiutare i clienti a semplificare il flusso di lavoro di sviluppo AI. Questi strumenti e servizi includono:
- Preparazione dei Dati: Il servizio OCI Generative AI fornisce un intervallo di strumenti di preparazione dei dati che aiutano i clienti a pulire, trasformare e preparare i dati da utilizzare per l’addestramento e l’inferenza del modello AI.
- Addestramento del Modello: Il servizio OCI Generative AI fornisce un intervallo di strumenti di addestramento del modello che aiutano i clienti ad addestrare i propri modelli AI. Questi strumenti supportano vari tipi di modelli e framework, come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn.
- Distribuzione del Modello: Il servizio OCI Generative AI fornisce un intervallo di strumenti di distribuzione del modello che aiutano i clienti a distribuire i modelli AI addestrati in ambienti di produzione.
- Monitoraggio del Modello: Il servizio OCI Generative AI fornisce un intervallo di strumenti di monitoraggio del modello che aiutano i clienti a monitorare le prestazioni e l’accuratezza dei modelli AI.
Semplificazione dei Flussi di Lavoro RAG: Utilizzando Command A per la generazione di contenuti e potenziando i risultati con Rerank 3.5, i complessi flussi di lavoro RAG sono resi più efficienti e semplifi cati.
La Diversità degli Scenari Applicativi:
Questi modelli possono essere applicati a una gamma diversificata di scenari applicativi aziendali, tra cui:
- Servizio Clienti: Command A e Rerank 3.5 possono essere utilizzati per creare chatbot di assistenza clienti intelligenti che possono rispondere alle domande dei clienti, affrontare le preoccupazioni dei clienti e fornire servizi personalizzati.
- Generazione di Contenuti: Command A può essere utilizzato per generare vari tipi di contenuti testuali, come articoli di notizie, post di blog, descrizioni di prodotti e post sui social media.
- Ricerca: Rerank 3.5 può essere utilizzato per migliorare l’accuratezza e l’efficienza della ricerca aziendale, aiutando gli utenti a trovare rapidamente le informazioni necessarie.
- Analisi dei Dati: Command A e Rerank 3.5 possono essere utilizzati per analizzare vari tipi di dati, estrarre informazioni utili da essi e aiutare le aziende a prendere decisioni migliori.
- Gestione della Conoscenza: È possibile creare basi di conoscenza intelligenti per consentire ai dipendenti di trovare rapidamente le informazioni di cui necessitano e migliorare l’efficienza del lavoro.
Il servizio OCI Generative AI consente alle aziende di creare soluzioni AI innovative fornendo modelli AI ad alte prestazioni, versatili e scalabili, potenziando pertanto la loro competitività e il valore aziendale.
Per informazioni dettagliate sull’integrazione e sui prezzi, fare riferimento alla documentazione del nostro servizio Generative AI o contattare il rappresentante Oracle.