Cohere Command ed Embed su Amazon Bedrock

LLM generativi per le imprese
Inizia a usare Command ed Embed su Amazon Bedrock

Vantaggi

Integra funzionalità dell'IA generativa in app e flussi di lavoro essenziali che migliorano i risultati aziendali.
I dati vengono mantenuti privati laddove i clienti hanno il controllo completo sulla personalizzazione e sugli input e sugli output del modello.
I modelli vengono addestrati dalle origini di dati note, acquistate o pubbliche e sottoposti a test contraddittori e alla mitigazione dei bias.

Ti presentiamo Command FM di Cohere

Command è un modello di generazione di testo per casi d'uso aziendali.

Casi d'uso

Consente ad app come assistenti di conoscenza e chatbot per l'assistenza clienti di esperienze utente fluide e dinamiche che mantengono il contesto conversazionale.

Crea articoli, descrizioni dei prodotti e altro in base alle istruzioni degli utenti.

Riassume le idee e i temi chiave tratti da diversi testi di lunga durata, come notizie, rapporti per gli investitori, informazioni legali o mediche.

Consente potenti applicazioni di ricerca se abbinato a un database vettoriale, con un'eccellente pertinenza basata sul significato della frase di ricerca.

Trova e recupera le informazioni più rilevanti dalle origini di dati aziendali connesse per i casi d'uso RAG.

Versione modello

Command

Command è il modello generativo linguistico di grandi dimensioni (LLM) di Cohere (parametri 52B).

Numero massimo di token: 4.000

Lingue: inglese

Casi d'uso supportati: chat, generazione di testo, riepilogo del testo.

Command Light

Command Light è una versione ridotta di Command, l'LLM generativo di Cohere (parametri 6B).

Numero massimo di token: 4.000

Lingue: inglese

Casi d'uso supportati: chat, generazione di testo, riepilogo del testo.

Embed - English

Embed è il modello di rappresentazione testuale, o incorporamenti, di Cohere.
Questa versione supporta solo l'inglese.

Dimensioni: 1024

Lingue: inglese

Casi d'uso supportati: ricerca semantica, generazione aumentata di recupero (RAG), classificazione, clustering.

Embed - Multilingue

Embed è il modello di rappresentazione testuale, o incorporamenti, di Cohere.
Questa versione supporta più lingue.

Dimensioni: 1024

Lingue: multilingue (oltre 100 lingue supportate)

Casi d'uso supportati: ricerca semantica, generazione aumentata di recupero (RAG), classificazione, clustering.