在AI快速发展的领域,大语言模型(LLM)彻底改变了文本相互作用和产生。 自2022年11月Openai的Chatgpt推出以来,每天都出现了新的LLMS。 Cohere Command是开发人员和企业的领先选择。 Cohere提供了高级工具,将基础模型的力量集成到各种应用程序中。
>本指南探讨了Cohere的API,详细介绍了其功能,收益和实际实施。 虽然我们将简要介绍LLM,但可以通过专门的LLM课程获得更全面的理解。
> cohere和llms
LLMS是经过处理并生成人类质量文本的复杂AI系统。在大规模的数据集中训练,他们识别复杂的模式,了解语言上的细微差别并产生连贯的响应。 他们的应用程序涵盖翻译,文本完成,摘要和交互式对话。 cohere是关键参与者,提供了用户友好的API,可简化数据科学家访问这些LLM功能。
什么是cohere? Cohere成立于2019年,是加拿大AI解决方案提供商。 这是一位杰出的LLM玩家,经常与Openai GPT和人类Claude相比。 共同点主要开发并提供可通过其API访问的基础语言生成模型。来源:Cobus Greyling,大型语言模型景观,中等
cohere提供三种主要模型类型:
cohere命令:
> cohere Embed:
- > cohere rerank:
- 显着提高了关键字或向量搜索系统的语义质量,而无需进行完整的大修。 cohere模型可通过以下方式访问:
- 游乐场界面。 python和其他语言中的apis。
- cohere还提供了一个类似于Chatgpt的聊天接口,该接口由命令r。
- > Cohere Playground提供了一个用户友好的界面,用于与Cohere模型进行交互,类似于GPT。 用户可以尝试模型功能,生成文本和分析行为。 它的直观设计有助于快速原型制作和测试。 操场是免费的,可以探索和实验(直到生产使用)。 需要在Cohere网站上注册。 下面显示的界面类似于OpenAI的游乐场,允许模型选择和诸如聊天,分类,嵌入和生成的任务。
- >
> cohere Playground仪表板
虽然是测试的理想选择,但应用程序开发需要通过Cohere API进行编程访问。
cohere api
访问cohere api涉及:
- >安装Cohere Library(
!pip install cohere
)。 - 获得API密钥(生产或试用)。
import cohere co = cohere.Client('your_token_here') message = "What is Machine Learning?" response = co.chat( message=message, model="command", temperature=0.3 ) answer = response.text print(answer)
对象包含可通过
response
>的详细元数据。response.dict()
多转交谈对于聊天机器人,维持对话上下文至关重要。 Cohere的API使用
>参数或更有效地,来处理此操作。 一致的使用
> cohere定价chat_history
会自动合并上下文的先前消息。conversation_id
>和conversation_id
是互斥的。chat_history
conversation_id
将Cohere命令R与OpenAI GPT-4 Turbo和Anthropic Claude Opus(截至2024年5月)进行比较
> Cohere提供了成本优势,但是GPT-4 Turbo和Claude Opus通常表现出卓越的性能。
Model $ / million input tokens $ / million output tokens Cohere Command R .00 .00 Anthropic Claude Opus .00 .00 OpenAI GPT-4 Turbo .00 .00 - >安装Cohere Library(
以上是Cohere API教程:从Cohere模型开始的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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