Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI đã chứng kiến một loạt nâng cấp quan trọng, bao gồm việc phát hành các mô hình Cohere Command A và Rerank 3.5, cũng như giới thiệu Cohere Embed 3 với khả năng hỗ trợ đa phương thức. Các mô hình mới này được thiết kế để cung cấp cho khách hàng OCI các chức năng AI cấp doanh nghiệp mạnh mẽ hơn và nâng cao hơn nữa khả năng ứng dụng AI của họ trong các tình huống ứng dụng khác nhau.
Command A: Đỉnh cao của Hiệu suất và Hiệu quả
Cohere Command A 03-2025 hiện là mô hình Command mạnh nhất, với thông lượng cao hơn 150% so với thế hệ trước, đồng thời chỉ yêu cầu hai GPU. Theo dữ liệu do Cohere cung cấp, mô hình này có hiệu suất tương đương hoặc vượt trội so với OpenAI 4o và DeepSeekv3 trong các tác vụ doanh nghiệp dựa trên đại lý, đồng thời có những cải tiến đáng kể về hiệu quả tính toán.
Hiệu suất vượt trội của Command A đến từ thiết kế kiến trúc tiên tiến và các phương pháp huấn luyện, cho phép nó hoạt động xuất sắc trong nhiều ứng dụng AI cấp doanh nghiệp phức tạp. Cho dù đó là xử lý lượng dữ liệu lớn, thực hiện các tác vụ suy luận phức tạp hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong thời gian thực, Command A đều có thể cung cấp các giải pháp hiệu quả và đáng tin cậy.
Các tính năng chính của Command A bao gồm:
Cửa sổ ngữ cảnh siêu dài: Hỗ trợ độ dài ngữ cảnh lên đến 256k token, cho phép mô hình xử lý các chuỗi văn bản dài hơn, do đó hiểu rõ hơn thông tin ngữ cảnh và tạo ra các phản hồi chính xác và mạch lạc hơn. Điều này có nghĩa là Command A có thể xử lý các tài liệu phức tạp, các cuộc hội thoại dài và các tương tác nhiều vòng mà không mất thông tin quan trọng.
Tạo tăng cường truy xuất nâng cao (RAG): Bằng cách tích hợp công nghệ tạo tăng cường truy xuất, Command A có thể truy xuất thông tin liên quan từ lượng dữ liệu lớn và kết hợp nó vào nội dung được tạo, do đó cải thiện chất lượng và độ chính xác của kết quả tạo. Công nghệ này không chỉ có thể giảm sự phụ thuộc của mô hình vào kiến thức bên ngoài mà còn giúp nó thích ứng tốt hơn với môi trường thông tin luôn thay đổi.
Sử dụng công cụ proxy gốc: Command A có khả năng sử dụng công cụ proxy gốc, có thể được tích hợp với các công cụ và dịch vụ khác để đạt được các chức năng phức tạp hơn. Ví dụ: nó có thể tương tác với các công cụ tìm kiếm, cơ sở dữ liệu, API, v.v. để lấy thông tin cần thiết hoặc thực hiện các thao tác cụ thể. Khả năng này cho phép Command A đảm nhận nhiều tác vụ phức tạp, chẳng hạn như tự động hóa dịch vụ khách hàng, trợ lý thông minh và phân tích dữ liệu.
Bảo mật và quyền riêng tư cấp doanh nghiệp: Command A được thiết kế với việc xem xét đầy đủ các yêu cầu về bảo mật và quyền riêng tư cấp doanh nghiệp, và áp dụng các biện pháp bảo mật khác nhau để bảo vệ dữ liệu của khách hàng. Ví dụ: nó hỗ trợ mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập và chức năng kiểm toán để đảm bảo rằng dữ liệu của khách hàng không bị truy cập hoặc tiết lộ trái phép.
Khả năng đa ngôn ngữ mạnh mẽ: Command A đã được đào tạo trên 23 ngôn ngữ, bao gồm tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Ý, tiếng Đức, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Nhật, tiếng Hàn, tiếng Ả Rập, tiếng Trung Quốc, tiếng Nga, tiếng Ba Lan, tiếng Thổ Nhĩ Kỳ, tiếng Việt, tiếng Hà Lan, tiếng Séc, tiếng Indonesia, tiếng Ukraina, tiếng Rumani, tiếng Hy Lạp, tiếng Hindi, tiếng Do Thái và tiếng Ba Tư. Điều này cho phép nó xử lý văn bản bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau và cung cấp dịch vụ cho người dùng trên toàn thế giới.
Đầu vào và đầu ra văn bản: Command A hiện chỉ hỗ trợ đầu vào và đầu ra văn bản, có nghĩa là nó chủ yếu được sử dụng để xử lý các tác vụ liên quan đến văn bản, chẳng hạn như tạo văn bản, tóm tắt văn bản, dịch văn bản và phân loại văn bản.
Lưu ý: Mô hình Command A hiện không hỗ trợ tinh chỉnh.
Rerank 3.5: Nâng cao Độ chính xác của Tìm kiếm Doanh nghiệp
Rerank 3.5 là mô hình cơ bản tìm kiếm AI mới nhất của Cohere, được thiết kế để cải thiện độ chính xác của các hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp và tạo tăng cường truy xuất (RAG). Mô hình này có khả năng suy luận nâng cao, có thể hiểu các truy vấn của người dùng phức tạp và tương thích với nhiều loại dữ liệu khác nhau (bao gồm tài liệu dài, email, bảng, JSON và mã). Ngoài ra, Rerank 3.5 hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, có thể đáp ứng nhu cầu tìm kiếm của các doanh nghiệp toàn cầu.
Rerank 3.5 cải thiện hiệu quả và sự hài lòng tìm kiếm của người dùng bằng cách sắp xếp lại kết quả tìm kiếm để đưa những kết quả liên quan nhất lên đầu. Nó không chỉ có thể được áp dụng cho tìm kiếm văn bản truyền thống mà còn cho nhiều loại tìm kiếm khác, chẳng hạn như tìm kiếm hình ảnh, tìm kiếm video và tìm kiếm âm thanh.
Các tính năng chính của Rerank 3.5 bao gồm:
Khả năng suy luận nâng cao: Rerank 3.5 có khả năng suy luận nâng cao, có thể hiểu rõ hơn các truy vấn của người dùng phức tạp. Nó có thể phân tích ngữ nghĩa và ngữ cảnh của truy vấn, xác định chính xác ý định của người dùng và trả về kết quả liên quan nhất.
Hỗ trợ dữ liệu đa dạng: Rerank 3.5 tương thích với nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm tài liệu dài, email, bảng, JSON và mã. Điều này có nghĩa là nó có thể xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và trích xuất thông tin hữu ích từ đó.
Hỗ trợ đa ngôn ngữ được cải thiện: Rerank 3.5 hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, bao gồm các ngôn ngữ kinh doanh chính, chẳng hạn như tiếng Anh, tiếng Ả Rập, tiếng Trung Quốc, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Hindi, tiếng Nhật, tiếng Hàn, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Nga và tiếng Tây Ban Nha. Điều này cho phép nó cung cấp dịch vụ tìm kiếm chất lượng cao cho người dùng trên toàn thế giới.
Độ chính xác tìm kiếm cao hơn: Trong các thử nghiệm trên dữ liệu tài chính, hiệu suất của Rerank 3.5 tốt hơn Hybris Search 23,4% và BM25 30,8%. BM25 là một hàm xếp hạng được sử dụng rộng rãi trong các công cụ tìm kiếm và hệ thống truy xuất thông tin để xác định mức độ liên quan của một tài liệu đối với một truy vấn tìm kiếm nhất định.
Hỗ trợ ngôn ngữ mở rộng: Rerank 3.5 hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ như thế nào
Khả năng đa ngôn ngữ của Rerank 3.5 được thể hiện ở khả năng hiểu và xử lý các truy vấn từ hơn 100 ngôn ngữ. Điều này có nghĩa là nó không chỉ có thể hiểu nghĩa đen của truy vấn mà còn có thể hiểu bối cảnh văn hóa và ngữ cảnh đằng sau truy vấn. Ví dụ: nếu người dùng tìm kiếm bằng tiếng Tây Ban Nha “mejores restaurantes en Madrid”, Rerank 3.5 có thể hiểu ý định của người dùng là tìm kiếm những nhà hàng tốt nhất ở Madrid và trả về các kết quả tìm kiếm tiếng Tây Ban Nha có liên quan.
Để đạt được mục tiêu này, Rerank 3.5 sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm:
- Dữ liệu huấn luyện đa ngôn ngữ: Rerank 3.5 đã được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu đa ngôn ngữ, bao gồm nhiều loại văn bản khác nhau, chẳng hạn như tin tức, bài đăng trên blog, bài đăng trên mạng xã hội và đánh giá sản phẩm.
- Nhúng đa ngôn ngữ: Rerank 3.5 sử dụng công nghệ nhúng đa ngôn ngữ để ánh xạ các từ từ các ngôn ngữ khác nhau vào cùng một không gian vectơ. Điều này cho phép mô hình hiểu các mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các ngôn ngữ khác nhau và trả về các kết quả tìm kiếm đa ngôn ngữ có liên quan.
- Phát hiện và dịch ngôn ngữ: Rerank 3.5 có thể tự động phát hiện ngôn ngữ của truy vấn của người dùng và dịch nó sang tiếng Anh hoặc các ngôn ngữ được hỗ trợ khác. Điều này cho phép mô hình xử lý các truy vấn bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau và trả về các kết quả tìm kiếm có liên quan.
Bằng cách sử dụng các công nghệ này, Rerank 3.5 có thể cung cấp dịch vụ tìm kiếm chất lượng cao cho người dùng trên toàn thế giới, bất kể họ sử dụng ngôn ngữ nào để tìm kiếm.
Khả năng suy luận nâng cao: Rerank 3.5 hiểu các truy vấn phức tạp như thế nào
Khả năng suy luận của Rerank 3.5 được thể hiện ở khả năng hiểu các truy vấn phức tạp và trích xuất thông tin hữu ích từ chúng. Ví dụ: nếu người dùng tìm kiếm “cổ phiếu của các công ty công nghệ nào hoạt động tốt hơn so với năm ngoái”, Rerank 3.5 có thể hiểu ý định của người dùng là tìm kiếm những công ty công nghệ có cổ phiếu hoạt động tốt hơn năm ngoái.
Để đạt được mục tiêu này, Rerank 3.5 sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm:
- Phân tích ngữ nghĩa: Rerank 3.5 sử dụng kỹ thuật phân tích ngữ nghĩa để phân tích cấu trúc ngữ nghĩa và ngữ cảnh của truy vấn. Điều này cho phép mô hình hiểu ý nghĩa của truy vấn và xác định ý định của người dùng.
- Nhận dạng thực thể: Rerank 3.5 sử dụng kỹ thuật nhận dạng thực thể để nhận dạng các thực thể trong truy vấn, chẳng hạn như công ty, địa điểm và người. Điều này cho phép mô hình liên kết truy vấn với các thực thể có liên quan và trả về các kết quả tìm kiếm có liên quan.
- Trích xuất mối quan hệ: Rerank 3.5 sử dụng kỹ thuật trích xuất mối quan hệ để trích xuất các mối quan hệ giữa các thực thể trong truy vấn. Điều này cho phép mô hình hiểu ý nghĩa của truy vấn và trả về các kết quả tìm kiếm có liên quan.
Bằng cách sử dụng các công nghệ này, Rerank 3.5 có thể hiểu các truy vấn phức tạp và trả về các kết quả tìm kiếm có liên quan, do đó cải thiện hiệu quả và sự hài lòng tìm kiếm của người dùng.
Khách hàng OCI có thể tận dụng các mô hình này như thế nào:
Khách hàng OCI có thể tận dụng các mô hình Cohere này theo nhiều cách khác nhau, bao gồm:
Tích hợp tức thì: Các mô hình này có thể được truy cập liền mạch thông qua giao diện trò chuyện, API hoặc điểm cuối chuyên dụng mà không cần lo lắng về quản lý cơ sở hạ tầng. Điều này cho phép khách hàng dễ dàng tích hợp các mô hình này vào các ứng dụng của riêng họ mà không cần thực hiện cấu hình và triển khai phức tạp.
Đơn giản hóa phát triển AI: Dịch vụ OCI Generative AI cung cấp một bộ đầy đủ các công cụ và dịch vụ có thể giúp khách hàng đơn giản hóa quy trình phát triển AI. Các công cụ và dịch vụ này bao gồm:
- Chuẩn bị dữ liệu: Dịch vụ OCI Generative AI cung cấp một loạt các công cụ chuẩn bị dữ liệu có thể giúp khách hàng làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu để sử dụng trong huấn luyện và suy luận mô hình AI.
- Huấn luyện mô hình: Dịch vụ OCI Generative AI cung cấp một loạt các công cụ huấn luyện mô hình có thể giúp khách hàng huấn luyện các mô hình AI của riêng họ. Các công cụ này hỗ trợ nhiều loại mô hình và khung khác nhau, chẳng hạn như TensorFlow, PyTorch và Scikit-learn.
- Triển khai mô hình: Dịch vụ OCI Generative AI cung cấp một loạt các công cụ triển khai mô hình có thể giúp khách hàng triển khai các mô hình AI đã huấn luyện vào môi trường sản xuất.
- Giám sát mô hình: Dịch vụ OCI Generative AI cung cấp một loạt các công cụ giám sát mô hình có thể giúp khách hàng giám sát hiệu suất và độ chính xác của các mô hình AI.
Đơn giản hóa quy trình làm việc RAG: Sử dụng Command A để tạo nội dung và tối ưu hóa kết quả nâng cao thông qua Rerank 3.5, giúp quy trình RAG phức tạp trở nên hiệu quả và đơn giản hơn.
Tính đa dạng của các tình huống ứng dụng:
Các mô hình này có thể được áp dụng cho nhiều tình huống ứng dụng doanh nghiệp khác nhau, bao gồm:
- Dịch vụ khách hàng: Command A và Rerank 3.5 có thể được sử dụng để xây dựng chatbot dịch vụ khách hàng thông minh, có thể trả lời câu hỏi của khách hàng, giải quyết mối quan tâm của khách hàng và cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa.
- Tạo nội dung: Command A có thể được sử dụng để tạo nhiều loại nội dung văn bản khác nhau, chẳng hạn như tin tức, bài đăng trên blog, mô tả sản phẩm và bài đăng trên mạng xã hội.
- Tìm kiếm: Rerank 3.5 có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của tìm kiếm doanh nghiệp, giúp người dùng nhanh chóng tìm thấy thông tin họ cần.
- Phân tích dữ liệu: Command A và Rerank 3.5 có thể được sử dụng để phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau, trích xuất thông tin hữu ích từ chúng và giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn.
- Quản lý kiến thức: Có thể xây dựng cơ sở kiến thức thông minh, nhân viên có thể nhanh chóng tìm kiếm thông tin cần thiết và nâng cao hiệu quả làm việc.
Dịch vụ OCI Generative AI trao quyền cho các doanh nghiệp xây dựng các giải pháp AI sáng tạo khác nhau thông qua việc cung cấp các mô hình AI hiệu suất cao, đa chức năng và có thể mở rộng, do đó nâng cao khả năng cạnh tranh và giá trị kinh doanh của họ.
Để biết chi tiết tích hợp và thông tin giá cả, vui lòng tham khảo tài liệu dịch vụ Generative AI của chúng tôi hoặc liên hệ với đại diện Oracle của bạn.