Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI zyskuje nowe, potężne możliwości dzięki wprowadzeniu modeli Cohere Command A i Rerank 3.5, a także Cohere Embed 3 z obsługą multimediów. Te nowe modele mają na celu dostarczenie klientom OCI jeszcze bardziej zaawansowanych funkcji AI klasy enterprise i dalsze zwiększenie ich możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w różnych scenariuszach aplikacyjnych.
Command A: Szczyt Wydajności i Efektywności
Cohere Command A 03-2025 to obecnie najwydajniejszy model Command, którego przepustowość jest o 150% wyższa niż w poprzedniej generacji, a jednocześnie wymaga zaledwie dwóch procesorów graficznych (GPU). Jak podaje Cohere, model ten dorównuje, a nawet przewyższa modele OpenAI 4o i DeepSeekv3 pod względem wydajności w zadaniach korporacyjnych typu agentowego, a ponadto oferuje znaczną poprawę efektywności obliczeniowej.
Wyjątkowa wydajność Command A wynika z jego zaawansowanej architektury i metod treningowych, dzięki czemu model ten doskonale sprawdza się w różnorodnych, złożonych aplikacjach AI klasy enterprise. Niezależnie od tego, czy chodzi o przetwarzanie ogromnych ilości danych, wykonywanie skomplikowanych zadań wnioskowania, czy też o przetwarzanie języka naturalnego w czasie rzeczywistym, Command A zapewnia wydajne i niezawodne rozwiązania.
Kluczowe cechy Command A:
Bardzo długie okno kontekstowe: Obsługuje okno kontekstowe o długości do 256 tys. tokenów, co pozwala modelowi na przetwarzanie dłuższych sekwencji tekstowych, lepsze zrozumienie informacji kontekstowych i generowanie dokładniejszych i bardziej spójnych odpowiedzi. Oznacza to, że Command A może przetwarzać złożone dokumenty, długie dialogi i wieloetapowe interakcje bez utraty kluczowych informacji.
Zaawansowane generowanie rozszerzone o wyszukiwanie (RAG): Dzięki integracji z technologią generowania rozszerzonego o wyszukiwanie (RAG), Command A może wyszukiwać istotne informacje z ogromnych ilości danych i włączać je do generowanej treści, co poprawia jakość i dokładność wyników. Technologia ta nie tylko zmniejsza zależność modelu od wiedzy zewnętrznej, ale także pozwala mu lepiej dostosowywać się do stale zmieniającego się środowiska informacyjnego.
Natywne użycie narzędzi agentowych: Command A posiada natywną zdolność korzystania z narzędzi agentowych, co pozwala na integrację z innymi narzędziami i usługami, a tym samym na realizację bardziej złożonych funkcji. Na przykład, może wchodzić w interakcje z wyszukiwarkami, bazami danych, interfejsami API itp., aby uzyskać potrzebne informacje lub wykonać określone operacje. Ta zdolność sprawia, że Command A jest w stanie wykonywać różnorodne złożone zadania, takie jak automatyzacja obsługi klienta, inteligentne asystenty i analiza danych.
Bezpieczeństwo i prywatność klasy enterprise: Command A został zaprojektowany z uwzględnieniem potrzeb w zakresie bezpieczeństwa i prywatności klasy enterprise i wykorzystuje różnorodne środki bezpieczeństwa w celu ochrony danych klientów. Na przykład, obsługuje szyfrowanie danych, kontrolę dostępu i funkcje audytu, zapewniając, że dane klientów nie zostaną udostępnione ani ujawnione bez autoryzacji.
Potężna obsługa wielu języków: Command A został przeszkolony w 23 językach, w tym angielskim, francuskim, hiszpańskim, włoskim, niemieckim, portugalskim, japońskim, koreańskim, arabskim, chińskim, rosyjskim, polskim, tureckim, wietnamskim, holenderskim, czeskim, indonezyjskim, ukraińskim, rumuńskim, greckim, hindi, hebrajskim i perskim. Dzięki temu może on przetwarzać tekst w różnych językach i świadczyć usługi użytkownikom na całym świecie.
Wejście i wyjście tekstowe: Command A obsługuje obecnie tylko wejście i wyjście tekstowe, co oznacza, że jest używany głównie do przetwarzania zadań związanych z tekstem, takich jak generowanie tekstu, streszczanie tekstu, tłumaczenie tekstu i klasyfikacja tekstu.
Uwaga: Model Command A nie obsługuje obecnie mikrodostrojenia (fine-tuning).
Rerank 3.5: Zwiększenie Precyzji Wyszukiwania Korporacyjnego
Rerank 3.5 to najnowszy model bazowy AI do wyszukiwania od Cohere, którego celem jest poprawa dokładności wyszukiwania korporacyjnego i systemów generowania rozszerzonego o wyszukiwanie (RAG). Model ten posiada ulepszone możliwości rozumowania, potrafi zrozumieć złożone zapytania użytkowników i jest kompatybilny z różnymi typami danych (w tym długimi dokumentami, e-mailami, tabelami, JSON i kodem). Ponadto, Rerank 3.5 obsługuje ponad 100 języków, co pozwala zaspokoić potrzeby w zakresie wyszukiwania globalnych przedsiębiorstw.
Rerank 3.5, poprzez ponowne sortowanie wyników wyszukiwania, może umieścić najbardziej odpowiednie wyniki na początku listy, co zwiększa efektywność i satysfakcję użytkowników z wyszukiwania. Może być stosowany nie tylko do tradycyjnego wyszukiwania tekstowego, ale także do różnych innych rodzajów wyszukiwania, takich jak wyszukiwanie obrazów, wyszukiwanie wideo i wyszukiwanie audio.
Kluczowe cechy Rerank 3.5:
Ulepszone możliwości rozumowania: Rerank 3.5 posiada ulepszone możliwości rozumowania, dzięki czemu lepiej rozumie złożone zapytania użytkowników. Analizując semantykę i kontekst zapytania, może dokładnie określić intencje użytkownika i zwrócić najbardziej odpowiednie wyniki.
Obsługa różnorodnych danych: Rerank 3.5 jest kompatybilny z różnymi typami danych, w tym długimi dokumentami, e-mailami, tabelami, JSON i kodem. Oznacza to, że może przetwarzać dane z różnych źródeł i wyodrębniać z nich przydatne informacje.
Ulepszona obsługa wielu języków: Rerank 3.5 obsługuje ponad 100 języków, w tym główne języki biznesowe, takie jak angielski, arabski, chiński, francuski, niemiecki, hindi, japoński, koreański, portugalski, rosyjski i hiszpański. Dzięki temu może on świadczyć wysokiej jakości usługi wyszukiwania użytkownikom na całym świecie.
Wyższa dokładność wyszukiwania: W testach na danych finansowych, Rerank 3.5 przewyższył Hybris Search o 23,4% i BM25 o 30,8%. BM25 to popularna funkcja rankingowa, używana w wyszukiwarkach i systemach wyszukiwania informacji, do określania trafności dokumentu w stosunku do danego zapytania.
Rozszerzona Obsługa Językowa: Jak Rerank 3.5 Obsługuje Ponad 100 Języków
Wielojęzyczność Rerank 3.5 przejawia się w jego zdolności do rozumienia i przetwarzania zapytań z ponad 100 języków. Oznacza to, że potrafi on nie tylko zrozumieć dosłowne znaczenie zapytania, ale także kontekst kulturowy i sytuacyjny, który się za nim kryje. Na przykład, jeśli użytkownik wyszuka po hiszpańsku „mejores restaurantes en Madrid”, Rerank 3.5 zrozumie, że intencją użytkownika jest znalezienie najlepszych restauracji w Madrycie i zwróci odpowiednie wyniki wyszukiwania w języku hiszpańskim.
Aby osiągnąć ten cel, Rerank 3.5 wykorzystuje różnorodne technologie, w tym:
- Wielojęzyczne dane treningowe: Rerank 3.5 został przeszkolony na ogromnych ilościach wielojęzycznych danych, które obejmują różnorodne typy tekstów, takie jak artykuły prasowe, wpisy na blogach, posty w mediach społecznościowych i recenzje produktów.
- Międzyjęzykowe osadzanie: Rerank 3.5 wykorzystuje technologię międzyjęzykowego osadzania (cross-lingual embeddings), aby mapować słowa z różnych języków na tę samą przestrzeń wektorową. Dzięki temu model może rozumieć relacje semantyczne między różnymi językami i zwracać odpowiednie wyniki wyszukiwania międzyjęzykowego.
- Wykrywanie języka i tłumaczenie: Rerank 3.5 może automatycznie wykryć język zapytania użytkownika i przetłumaczyć go na język angielski lub inny obsługiwany język. Dzięki temu model może przetwarzać zapytania w różnych językach i zwracać odpowiednie wyniki wyszukiwania.
Dzięki zastosowaniu tych technologii, Rerank 3.5 może świadczyć wysokiej jakości usługi wyszukiwania użytkownikom na całym świecie, niezależnie od tego, w jakim języku wyszukują.
Wzmocniona Zdolność Do Rozumowania: Jak Rerank 3.5 Rozumie Złożone Zapytania
Zdolność Rerank 3.5 do rozumowania przejawia się w tym, że potrafi on zrozumieć złożone zapytania i wyodrębnić z nich przydatne informacje. Na przykład, jeśli użytkownik wyszuka „które firmy technologiczne odnotowały lepsze wyniki na giełdzie w porównaniu z rokiem ubiegłym”, Rerank 3.5 zrozumie, że intencją użytkownika jest znalezienie firm technologicznych, których akcje osiągnęły lepsze wyniki niż w roku ubiegłym.
Aby osiągnąć ten cel, Rerank 3.5 wykorzystuje różnorodne technologie, w tym:
- Analiza semantyczna: Rerank 3.5 wykorzystuje techniki analizy semantycznej do analizy struktury semantycznej i kontekstu zapytania. Dzięki temu model może zrozumieć znaczenie zapytania i określić intencje użytkownika.
- Rozpoznawanie encji: Rerank 3.5 wykorzystuje techniki rozpoznawania encji, aby identyfikować encje w zapytaniu, takie jak firmy, lokalizacje i osoby. Dzięki temu model może powiązać zapytanie z odpowiednimi encjami i zwracać odpowiednie wyniki wyszukiwania.
- Ekstrakcja relacji: Rerank 3.5 wykorzystuje techniki ekstrakcji relacji, aby wyodrębnić relacje między encjami w zapytaniu. Dzięki temu model może zrozumieć znaczenie zapytania i zwracać odpowiednie wyniki wyszukiwania.
Dzięki zastosowaniu tych technologii, Rerank 3.5 może zrozumieć złożone zapytania i zwracać odpowiednie wyniki wyszukiwania, co zwiększa efektywność i satysfakcję użytkowników z wyszukiwania.
Jak Klienci OCI Mogą Wykorzystać Te Modele:
Klienci OCI mogą wykorzystywać modele Cohere na wiele sposobów, w tym:
Natychmiastowa integracja: Dostęp do tych modeli można uzyskać bezproblemowo za pośrednictwem interfejsu czatu, interfejsu API lub dedykowanych punktów końcowych, bez obawy o zarządzanie infrastrukturą. Dzięki temu klienci mogą łatwo zintegrować te modele z własnymi aplikacjami, bez konieczności przeprowadzania skomplikowanej konfiguracji i wdrażania.
Uproszczenie rozwoju AI: Usługa OCI Generative AI zapewnia kompletny zestaw narzędzi i usług, które mogą pomóc klientom w uproszczeniu procesu rozwoju AI. Te narzędzia i usługi obejmują:
- Przygotowanie danych: Usługa OCI Generative AI oferuje szereg narzędzi do przygotowywania danych, które mogą pomóc klientom w czyszczeniu, przekształcaniu i przygotowywaniu danych do wykorzystania w szkoleniu i wnioskowaniu modeli AI.
- Szkolenie modeli: Usługa OCI Generative AI oferuje szereg narzędzi do szkolenia modeli, które mogą pomóc klientom w szkoleniu własnych modeli AI. Narzędzia te obsługują różne typy modeli i frameworki, takie jak TensorFlow, PyTorch i Scikit-learn.
- Wdrażanie modeli: Usługa OCI Generative AI oferuje szereg narzędzi do wdrażania modeli, które mogą pomóc klientom we wdrażaniu wyszkolonych modeli AI w środowiskach produkcyjnych.
- Monitorowanie modeli: Usługa OCI Generative AI oferuje szereg narzędzi do monitorowania modeli, które mogą pomóc klientom w monitorowaniu wydajności i dokładności modeli AI.
Uproszczenie procesów RAG: Wykorzystanie Command A do generowania treści i optymalizacja wyników za pomocą Rerank 3.5 sprawiają, że złożone procesy RAG stają się bardziej wydajne i uproszczone.
Różnorodność Zastosowań:
Modele te mogą być stosowane w różnych korporacyjnych scenariuszach aplikacyjnych, w tym:
- Obsługa klienta: Command A i Rerank 3.5 mogą być używane do budowy inteligentnych chatbotów obsługi klienta, które mogą odpowiadać na pytania klientów, rozwiązywać ich wątpliwości i zapewniać spersonalizowane usługi.
- Generowanie treści: Command A może być używany do generowania różnych typów treści tekstowych, takich jak artykuły prasowe, wpisy na blogach, opisy produktów i posty w mediach społecznościowych.
- Wyszukiwanie: Rerank 3.5 może być używany do poprawy dokładności i efektywności wyszukiwania korporacyjnego, pomagając użytkownikom szybko znaleźć potrzebne informacje.
- Analiza danych: Command A i Rerank 3.5 mogą być używane do analizy różnych typów danych, wyodrębniania z nich przydatnych informacji i pomagania firmom w podejmowaniu lepszych decyzji.
- Zarządzanie wiedzą: Można zbudować inteligentną bazę wiedzy, dzięki której pracownicy mogą szybko znajdować potrzebne informacje, co zwiększa efektywność pracy.
Usługa OCI Generative AI, dostarczając wysokowydajne, wszechstronne i skalowalne modele AI, umożliwia firmom budowanie innowacyjnych rozwiązań AI, które zwiększają ich konkurencyjność i wartość biznesową.
Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat integracji i cen, zapoznaj się z naszą dokumentacją usługi Generative AI lub skontaktuj się z przedstawicielem Oracle.