Cohere의 명령에 대해 알아야 할 모든 것 a

Cohere는 최신 제품 (Command A)과 함께 LLM을 출시하는 경쟁 경쟁에 들어갔다. 이전 모델 인 Command R+는 2024 년 8 월에 출시 된 후 2024 년 12 월 Command R7B가 시작되었다. 최소한의 하드웨어 요구로 고성능에 최적화 된 Command A는 비즈니스를위한 비용 효율적이고 효율적인 솔루션을 제공합니다. Cohere의 모델 제품군에 합류하여 광범위한 응용 분야에서 확장 성과 강력한 성능으로 유명합니다. 이 기사에서 그것에 대해 자세히 알아 보겠습니다!

Cohere Command A는 무엇입니까?

명령 A는 컨텍스트 길이가 256k 인 강력한 111b 매개 변수 모델로 대부분의 주요 모델에 비해 훨씬 더 긴 문서를 처리 할 수 ​​있습니다. 도구 사용, 검색 증기 생성 (RAG), 에이전트 및 다국어 사용 사례와 같은 영역에서 탁월합니다. 이 모델은 고도로 효율적으로 설계되었으며 2 개의 GPU (A100S/H100) 만 실행하려면 다른 비슷한 모델보다 훨씬 적습니다.

새로운 기능 :

• 웹 검색
• 파이썬 통역사
• API 통합
• 데이터베이스 상호 작용
• 검색 세대 (rag)
• 에이전트와 복잡한 추론
• 다국어 지원 (23 개 언어)
• 엔터프라이즈 등급 보안

성능 및 벤치 마크

Cohere Command A는 특히 비즈니스에서 눈에 띄는 LLM (Lange Language Model)입니다. 특별한 이유는 다음과 같습니다.

훌륭한 성능, 적은 힘

명령 A는 덜 컴퓨팅 전력을 사용하여 강력한 결과를 제공합니다. 1,110 억 파라미터와 256K 컨텍스트 길이가 있지만 실행하려면 2 개의 GPU (A100 또는 H100과 같은) 만 있으면됩니다. 128K 컨텍스트 길이에 8 개의 GPU가 필요한 DeepSeek V3과 비교하십시오. 이로 인해 명령은 회사에 강력하면서도 저렴합니다.

매우 빠릅니다

Cohere의 이전 모델 인 Command R+ (2024 년 8 월에 출시)보다 150% 빠릅니다. OpenAi의 GPT-4O 및 DeepSeek V3와 같은 모델을 속도와 효율성으로 꺾고 초당 156 개의 토큰을 처리 할 수 ​​있습니다.

비즈니스를 위해 구축되었습니다

회사가 필요로하는 작업에서 빛을 지휘하십시오.

• 검색 세대 (RAG) : 외부 데이터를 잘 사용하므로 재무 정보를 가져 오거나 긴 파일의 질문에 답변하는 것과 같은 것들에 좋습니다. 명령 A 및 GPT-4O는 엔터프라이즈 래그 작업에서 비교되었습니다. 훈련 된 주석기는 유창함, 정확성 및 유용성에 대해 맹목적으로 평가했습니다.

도구 사용 및 에이전트 : 검색 엔진 또는 API와 같은 도구와 함께 작동하며 힘든 사고 및 연구 작업을 위해 빠른 에이전트를 실행합니다.

다국어 : 영어, 스페인어, 아랍어 및 일본어와 같은 23 개 언어를 지원하므로 전세계 사용자에게도 작동하며 번역 할 수 있습니다. 광범위한 인간 평가에 대해 DeepSeek V3과 통합 할 때 다양한 비즈니스 사용 사례에서 대부분의 언어에서 Deepseek-V3보다 선호했습니다.

a vs gpt 4o (아라비아) 명령

입수 가능한

명령 A에 액세스하는 방법?

코셔 플랫폼

• Cohere 플랫폼에서 아직 계정이없는 경우 계정을 만듭니다.
• “Cohere와 채팅”옵션을 선택하십시오

포옹 얼굴

명령 A는 포옹 얼굴에 연구 용도로 사용할 수 있습니다. 다음 단계를 통해 액세스 할 수 있습니다.

모델 페이지: C4AI 명령을 방문하십시오.

설치: 설치 transformers 이 모델에 필요한 변경 사항이 포함 된 소스 저장소의 라이브러리.

pip install transformers

사용 예제

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "CohereForAI/c4ai-command-a-03-2025"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

# Format message with the c4ai-command-a-03-2025 chat template
messages = [{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")

gen_tokens = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=100,
    do_sample=True,
    temperature=0.3,
)

gen_text = tokenizer.decode(gen_tokens[0])
print(gen_text)

• 시도해보십시오: 당신은 또한 웨이트를 다운로드하기 전에 호스팅 된 포옹 얼굴 공간에서 명령 A를 시도 할 수 있습니다.

메모: Command A는 곧 주요 클라우드 제공 업체에서 사용할 수 있습니다. Cohere의 업데이트 발표를 주시하십시오

명령을 시도합시다

나는 명령 a에서 제공하는 몇 가지 기능을 시도 할 것입니다.

작업 1 : 웹 검색

즉각적인: “인도에서 가장 비싼 5 개 도시에 대해 2025 년 2 월 평균 1 베드룸 임대료를 플로팅하십시오.“

산출:

관찰:

명령 A는 적절하게 수행되었지만 뉴 델리와 첸나이의 임대 가격을 찾을 수 없었습니다. 아마도 10 개의 웹 사이트 만 확인했기 때문일 수 있습니다. 웹 검색, Google, Perplexity 또는 Kimi K1.5의 경우 더 나은 옵션입니다.

또한 읽으십시오 : OpenAi vs Google : 누가 깊은 연구를 더 잘합니까?

과제 2 : 연구

즉각적인: “작년에 태양 전지판 산업에서 상위 5 개 회사를 계획하십시오..”

산출:

관찰:

연구 기능은 평균입니다. 빠른 답변에는 적합하지만 자세한 보고서 또는 심층 분석의 경우 OpenAi의 깊은 연구 옵션을 사용하십시오.

과제 3 : 새로운 주제를 배우기

즉각적인: “스텝 크기 0.05를 사용하여 -2pi에서 2pi에서 2pi에서 2pi까지의 sin (x)을 플로팅하고 수학을 5 개처럼 설명하십시오.“

산출:

사인 함수 또는 sin (x)은 부드러운 파도 같은 패턴을 설명하는 수학적 함수입니다. 당신이 스윙 중이며 앞뒤로 스윙 할 때 부드럽고 반복되는 패턴으로 높이가 위아래로 올라갑니다. 그것은 사인 함수의 모습과 비슷합니다!

사인 함수는 입력 값 X를 취하며 -1과 1 사이의 값을 제공합니다. 그래프에서 sin (x)을 플로팅하면 X 축을 정기적으로 건너는 물결 모양의 줄을 얻습니다.

위의 플롯에서 x 축은 -2π에서 2π 범위의 x의 입력 값을 나타냅니다. y 축은 해당 사인 값을 나타냅니다. 스텝 크기 0.05는 그래프가 x 축을 따라 0.05의 간격으로 계산되고 플로팅되어 사인파의 부드럽고 상세한 표현을 의미합니다.

종이 조각에 물결 모양의 선을 그리는 것처럼 생각하지만, 자유 핸드를 그리는 대신 통치자를 사용하여 각 점이 정확히 0.05 단위인지 확인하십시오. 결과는 아름답고 대칭적인 파도가 왼쪽에서 오른쪽으로 반복됩니다.

관찰:

출력은 두 가지 요구 사항을 효과적으로 충족시킵니다. 적절한 코드로 0.05 단계 크기를 사용하여 -2π에서 2π까지 SIN (x)을 올바르게 표시하면서 어린이 친화적 인 언어와 관련된 스윙 비유로 개념을 설명합니다. 기술 구현 및 단순화 된 설명은 프롬프트의 이중 목표를 충족시키기 위해 완벽하게 작동합니다.

결론

명령 A는 이전 Cohere 모델보다 방어 적으로 더 좋습니다. 오늘날의 다른 LLM이 제공하는 옵션을 제공합니다. 최고의 모델입니까? 설마. YoursLef를 사용해보고 아래의 의견 섹션에서 귀하의 경험을 알려주십시오!

AI가 귀하의 작업에 어떻게 적합한 지에 대해 자세히 알아 보려면 Generative AI Life Of Life 프로그램에 참여하십시오.