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350亿参数、开放权重，Transformer作者创业后推出新大模型

 

重点标签 Cohere、Command-R、AI、大语言模型、RAG

文章摘要

Command-R 采用了优化后的 transformer 架构，通过监督微调和偏好训练，与人类偏好保持一致，实现有用性和安全性。模型具有以下特点：高准确性、低延迟、高吞吐量、支持 128k 上下文、跨 10 种主要语言以及在 HuggingFace 上提供模型权重。

RAG 是大语言模型部署的关键模式，使模型能够访问私有知识，提高准确性和实用性。Cohere 的 Embed 模型和 Rerank 模型显著提高了检索步骤的准确性，而 Command-R 能够总结、分析和打包检索到的信息，降低幻觉风险。

Command-R 还具备强大的工具使用能力，可以自动执行任务并采取实际行动。Tool Use 功能允许开发人员将 Command-R 作为引擎，支持自动化任务和工作流程，涉及内部基础设施和外部工具。

此外，Command-R 支持全球 10 种主要商业语言，并且 Cohere 的模型支持超过 100 种语言。Command-R 还提供了更长的上下文窗口和更低的价格，进一步解锁了 RAG 用例的潜力。

Cohere 将在不久的将来发布一份技术报告，展示更多模型细节。

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原文作者: 机器之心