Présentation des modèles de fondation d’entreprise de Cohere
Avantages
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
Version du modèle
Command R+
Cohere Command R+ est le modèle de langage génératif le plus puissant de Cohere, optimisé pour les tâches à long contexte, telles que la génération augmentée par extraction (RAG) et l'utilisation d'outils en plusieurs étapes.
Nombre maximum de jetons : 128 000
Langues : anglais, français, espagnol, italien, allemand, portugais, japonais, coréen, arabe et chinois
Réglage précis pris en charge : non
Cas d’utilisation pris en charge : génération de texte, résumé de texte, chat, assistants de connaissances, questions-réponses, RAG.
Command R
Cohere Command R est un modèle de langage génératif optimisé pour les tâches à long contexte, telles que la génération augmentée par extraction (RAG) et les outils, et pour les charges de travail de production à grande échelle.
Nombre maximum de jetons : 128 000
Langues : anglais, français, espagnol, italien, allemand, portugais, japonais, coréen, arabe et chinois
Réglage précis pris en charge : non
Cas d’utilisation pris en charge : génération de texte, résumé de texte, chat, assistants de connaissances, questions-réponses, RAG.
Command
Command est le grand modèle de langage (LLM) génératif de Cohere.
Nombre maximum de jetons : 4 000
Langues : anglais
Réglage précis pris en charge : oui
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.
Nombre maximum de jetons : 4 000
Langues : anglais
Réglage précis pris en charge : oui
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
Réglage précis pris en charge : non
Cas d’utilisation pris en charge : recherche sémantique, génération à enrichissement contextuel (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)
Réglage précis pris en charge : non
Cas d’utilisation pris en charge : recherche sémantique, génération à enrichissement contextuel (RAG), classification, clustering.