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Cohere

command-r-plus-08-2024 是 Command R+ 的更新,与之前的 Command R+ 版本相比,吞吐量提高了大约 50%,延迟降低了 25%,同时硬件占用保持不变。 在此处阅读发布帖子 here。 ...

Cohere: Command R+
Cohere
125K context $2.85/M input tokens $14.25/M output tokens

Command 是一个遵循指令的对话模型,能够以更高的质量、更可靠地执行语言任务,并且比我们的基础生成模型具有更长的上下文。 使用此模型须遵循 Cohere 的 Acceptable Use Policy. ...

Cohere: Command
Cohere
4K context $0.95/M input tokens $1.9/M output tokens

Command-R 是一个 35B 参数模型,能够以更高的质量、更可靠的方式以及更长的上下文执行对话语言任务。它可以用于复杂的工作流程,如代码生成、检索增强生成(RAG)、工具使用和代理。 阅读发布帖子 here。 使用此模型须遵循 Cohere 的 [Acceptable Use Policy](https://do ...

Cohere: Command R
Cohere
125K context $0.475/M input tokens $1.425/M output tokens
在构建非英语 RAG 系统时,嵌入为什么很重要 - 多语言嵌入

在构建非英语 RAG 系统时,嵌入为什么很重要 - 多语言嵌入

为什么嵌入是关键 嵌入是现代生成 AI 的基石,默默推动着我们每天互动的许多系统的功能。简单来说,嵌入是 文本的数值表示 —— 有效地将单词、句子甚至整个文档转换为数字。这些数字远非随机;它们经过精心设计,以捕捉文本中的含义和关系。例如,“dog”和“puppy”的嵌入在数值空间中会更靠近,而“car”的嵌入则会相对较远,反映出它们的 语义相似性。将意义编码为可测量的

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