Command & Embed de Cohere sur Amazon Bedrock

LLM génératifs pour les entreprises
Commencer avec Command & Embed sur Amazon Bedrock

Avantages

Intégrez des fonctionnalités d’IA génératives dans des applications et des flux de travail essentiels qui améliorent les résultats commerciaux.
Les données sont confidentielles et les clients ont un contrôle total sur la personnalisation et les entrées et sorties du modèle.
Les modèles sont entraînés à partir de sources de données connues, achetées ou publiques, puis soumis à des tests contradictoires et à une atténuation des biais.

Découvrez le modèle de fondation Command de Cohere

Command est un modèle de génération de texte destiné aux cas d’utilisation professionnels.

Cas d'utilisation

Permet aux applications telles que les assistants de connaissance et les chatbots d’assistance à la clientèle d’offrir des expériences utilisateur transparentes et dynamiques qui maintiennent le contexte de la conversation.

Élabore des articles, des descriptions de produits et plus encore en fonction des demandes de l’utilisateur.

Résume les idées et les thèmes clés contenus dans divers textes longs, tels que des actualités, des rapports d’investisseurs, des informations juridiques ou médicales.

Permet de puissantes applications de recherche lorsqu’il est associé à une base de données vectorielles, avec une excellente pertinence basée sur le sens de la phrase recherchée.

Recherche et extrait les informations les plus pertinentes des sources de données d’entreprise connectées pour les cas d’utilisation de RAG.

Version du modèle

Command

Command est le grand modèle de langage (LLM) génératif de Cohere (52 milliards de paramètres).

Nombre maximum de jetons : 4 000

Langues : anglais

Cas d’utilisation pris en charge : chat, génération de texte, résumé de texte.

Command Light

Command Light est une version réduite de Command, le LLM génératif de Cohere (6 milliards de paramètres).

Nombre maximum de jetons : 4 000

Langues : anglais

Cas d’utilisation pris en charge : chat, génération de texte, résumé de texte.

Embed – anglais

Embed est le modèle de représentation de texte, ou d’intégration, de Cohere.
Cette version ne prend en charge que l’anglais.

Dimensions : 1024

Langues : anglais

Cas d’utilisation pris en charge : recherche sémantique, génération augmentée d’extraction (RAG), classification, clustering.

Embed – multilingue

Embed est le modèle de représentation de texte, ou d’intégration, de Cohere.
Cette version prend en charge plusieurs langues.

Dimensions : 1024

Langues : multilingue (plus de 100 langues prises en charge)

Cas d’utilisation pris en charge : recherche sémantique, génération augmentée d’extraction (RAG), classification, clustering.