빠르게 진화하는 AI 분야에서 대형 언어 모델 (LLM)은 텍스트 상호 작용과 생성에 혁명을 일으켰습니다. 2022 년 11 월 Openai의 Chatgpt가 출시 된 이래로 새로운 LLM의 급증이 매일 등장했습니다. Cohere Command는 개발자와 비즈니스를위한 주요 선택으로 두드러집니다. Cohere는 기초 모델의 힘을 다양한 응용 프로그램에 통합하기위한 고급 도구를 제공합니다.
이 안내서는 Cohere의 API를 탐색하여 기능, 혜택 및 실제 구현을 자세히 설명합니다. 우리는 LLM에 대해 간단히 다루지 않지만, 전용 LLM 과정을 통해보다 포괄적 인 이해를 얻을 수 있습니다.
코셔 및 llms
llms는 인간 품질 텍스트를 처리하고 생성하는 정교한 AI 시스템입니다. 대규모 데이터 세트에 대해 교육을받은 복잡한 패턴을 식별하고 언어 적 뉘앙스를 이해하며 일관된 응답을 생성합니다. 그들의 응용 프로그램은 번역, 텍스트 완료, 요약 및 대화식 대화에 걸쳐 있습니다.
Cohere는 핵심 플레이어로, 데이터 과학자를위한 이러한 LLM 기능에 대한 액세스를 단순화하는 사용자 친화적 인 API를 제공합니다.
코셔 란 무엇입니까?
2019 년에 설립 된 Cohere는 캐나다 AI 솔루션 제공 업체입니다. 유명한 LLM 플레이어이며, 종종 Openai Gpt 및 Anthropic Claude와 비교됩니다. Cohere는 주로 API를 통해 액세스 할 수있는 기본 언어 생성 모델을 개발하고 제공합니다.
출처 : Cobus greyling, 대형 언어 모델 환경, 중간
Cohere는 세 가지 주요 모델 유형을 제공합니다
Cohere Command : Command r 가족은 높은 확장 성, 성능 및 정확도를 제공합니다. LMSYS Chatbot Arena의 최고 공연자입니다.
Cohere Embed : 주요 텍스트 표현 모델, 검색 정확도 향상, 검색 생성 생성 (RAG), 분류 및 클러스터링.
Cohere Rerank :
Cohere Rerank : 완전한 점검없이 키워드 또는 벡터 검색 시스템의 의미 론적 품질을 크게 향상시킵니다.
코셔 모델은 다음을 통해 액세스 할 수 있습니다
놀이터 인터페이스.
파이썬 및 기타 언어로 된 API
Cohere는 또한 Command r.
코 헤어 놀이터
Cohere Playground는 GPT와 유사한 Cohere 모델과 상호 작용하기위한 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 모델 기능, 텍스트 생성 및 동작 분석을 실험 할 수 있습니다. 직관적 인 설계는 빠른 프로토 타이핑 및 테스트를 용이하게합니다. 놀이터는 탐사 및 실험에 무료입니다 (생산 사용까지). Cohere 웹 사이트에 등록이 필요합니다. 아래에 표시된 인터페이스는 OpenAi의 놀이터와 유사하며 모델 선택 및 채팅, 분류, 포함 및 생성과 같은 작업을 허용합니다. 
코 헤어 놀이터 대시 보드
테스트에 이상적이지만 응용 프로그램 개발은 Cohere API를 통한 프로그래밍 방식 액세스가 필요합니다.
Cohere api
Cohere API에 액세스하는 것은 다음과 관련이 있습니다
코어 라이브러리 설치 ()
API 키를 얻습니다 (생산 또는 시험)
API 호출
API 키 및 호출 예
아래 이미지는 API 키를 얻는 방법을 보여줍니다. 다음 코드는 기본 API 호출을 보여줍니다
객체에는 . 를 통해 액세스 할 수있는 세부 메타 데이터가 포함되어 있습니다
다중 회전 대화
챗봇의 경우 대화 컨텍스트를 유지하는 것이 중요합니다. Cohere의 API는 매개 변수 또는보다 효율적으로 를 사용하여이를 처리합니다. 의 일관된 사용은 컨텍스트에 대한 이전 메시지를 자동으로 통합합니다.
및 는 상호 배타적입니다
코어 가격
Cohere Command r 비교 Openai Gpt-4 터보 및 인류 클로드 오퍼스 (2024 년 5 월 기준) :
-
Cohere는 비용 이점을 제공하지만 GPT-4 터보와 Claude Opus는 종종 우수한 성능을 보여줍니다.
결론
!pip install cohere
Cohere는 개발자와 비즈니스에 적합한 저렴한 비용으로 경쟁력있는 LLM을 제공합니다. 이 안내서는 놀이터와 API를 통해 코어에 접근하는 것을 다루었습니다. Cohere API 사용 및 LLM 응용 프로그램 개발에 대한 추가 리소스를 통해 추가 탐색을 수행 할 수 있습니다.
위 내용은 Cohere API 튜토리얼 : Cohere 모델을 시작하는 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
