开源巨头 Cohere 挑战 GPT-4
近日，LLM 竞技场战况风云变幻，Cohere 推出的 Command R + 在短短一周内，成为了历史上首个击败 GPT-4 的开源模型。Command R + 现已登陆 HuggingChat，用户可免费体验。
Command R + 以 2.3 万票的优势，在 LLM 竞技场排行榜中超越了早期的 GPT-4 版本，与 GPT-4-0314 并列第七，而它却是一个不允许商用的开源模型。这无疑是对 OpenAI 现有霸主地位的巨大冲击，也让开源社区扬眉吐气。
值得一提的是，Cohere 的机器学习总监 Nils Reimers 表示，Command R + 的真正实力尚未完全展现，其在 RAG 和工具使用方面的优势尚未在 LLM 竞技场中得到充分发挥。事实上，Cohere 官方将 Command R + 定位为“RAG 优化模型”。
Command R + 的核心优势
Command R + 作为 Command 的升级版，在性能上实现了全面提升，主要优势体现在以下几个方面：
- **高级检索增强生成 (RAG) 与引用：**Command R + 通过 RAG 技术，提供高度可靠、可验证的解决方案，减少幻觉，并提供内联引用，帮助企业快速获取最相关信息。
- **多语言支持：**Command R + 支持 10 种主要语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、意大利语、德语、葡萄牙语、日语、韩语和阿拉伯语，满足全球业务运营需求。
- **工具使用：**Command R + 提供工具使用功能，可通过 API 和 LangChain 访问，自动执行复杂业务流程，包括自动更新 CRM 任务、活动和记录，并支持多步骤工具使用。
- **多语言分词器：**Command R + 拥有优秀的分词器，能够更有效地压缩非英语文本，相比其他模型，能够实现高达 57% 的成本降低。
Command R + 的应用场景
Command R + 专为实际企业用例而设计，旨在平衡高效率和高精度，帮助企业超越概念验证，将 AI 应用于生产。其强大的功能使其适用于多种场景，例如：
- **信息检索：**Command R + 可以帮助企业快速准确地找到最相关的信息，支持跨财务、人力资源、销售、营销和客户支持等部门的任务。
- **文档摘要：**Command R + 可以根据上下文提供可靠的文档摘要，并提供内联引用，方便用户验证信息来源。
- **自动化工作流：**Command R + 可以通过工具使用功能，自动执行复杂的任务，例如更新 CRM 任务、活动和记录，以及使用多个工具完成困难的任务。
Command R + 的未来展望
Command R + 的出现标志着开源 LLM 进入了一个新纪元，其强大的性能和丰富的功能，为企业和开发者提供了更多选择。随着技术的不断发展，Command R + 将在未来扮演更加重要的角色，推动 AI 技术的应用落地。
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