Cohere, 'Command-R' 언어 모델 발표: 기업 솔루션의 게임 체인저

인공지능 스타트업 코히어(Cohere)는 최대 10억 달러의 신규 자본을 조달할 수 있는 중요한 펀딩 라운드에서 최신 언어 모델인 Command-R을 공개했습니다. 토론토에 본사를 두고 있는 코히어는 이 시점에서 기술 향상을 목표로 하고 있습니다.

Command-R은 코히어의 제품군에서 중요한 발전을 이뤘으며, 정보 검색 기반 생성(RAG) 및 도구 통합과 같은 주요 AI 작업에서 개선된 성능을 자랑합니다. 이 모델은 최대 128,000 토큰의 연장된 컨텍스트 윈도우와 경쟁력 있는 가격으로 기업 고객의 요구에 맞춰 설계되었습니다.

코히어의 사장 겸 COO인 마틴 콘(Martin Kon)은 최근 인터뷰에서 "Command-R은 글로벌 기업의 대규모 생산 작업을 관리하기 위해 설계되었습니다. RAG의 정확성과 효율성을 최적화하여 기업이 개념 증명을 넘어 성장할 수 있도록 Embed 및 Rerank 모델을 보완했습니다."라고 밝혔습니다.

코히어의 CEO인 에이든 고메즈(Aidan Gomez)는 트윗을 통해 새로운 모델이 이전 Command 모델에 비해 “더 스마트하고, 긴 컨텍스트를 제공하며, 비용 효율적”이라고 강조했습니다.

코히어는 OpenAI와 Anthropic과 같은 AI 거대 기업들과 경쟁하면서, 비즈니스 고객과의 협력을 통해 고객 맞춤형 언어 모델을 개발하는 전략에 집중하고 있습니다. 이를 통해 코히어는 광범위한 소비자 애플리케이션을 강조하는 경쟁자들보다 더 효율적으로 운영할 수 있습니다.

콘은 "기업과의 신뢰 구축 및 개념 증명에서 생산으로의 전환을 지원하는 것이 중요합니다. 우리는 개인정보 보호 및 데이터 보안을 우선시하며, 주요 클라우드 제공업체 전반에서 모델 접근성을 보장하여 공급자 종속을 방지합니다."라고 설명했습니다.

새로운 Command-R 모델은 코히어의 Embed 및 Rerank 기술을 결합하여 종합적인 RAG 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 오픈 소스 대안 및 GPT-3.5-turbo와 같은 선도 모델보다 앞서 나가고 있습니다.

이런 진전을 통해 최첨단 AI 개발은 자본 집약적인 작업이 됩니다. 코히어는 현재까지 5억 달러 이상의 자금을 조달했으며, 2023년 6월의 펀딩 라운드에서 22억 달러의 기업 가치를 달성했습니다. 현재 협상이 진행 중이며 이 기업은 추가로 5억에서 10억 달러를 더 조달할 가능성이 있습니다.

이번 펀딩은 투자자들이 AI에 비치는 상당한 잠재력을 반영하는 동시에 코히어와 같은 스타트업들이 혁신적인 연구를 수익성 있는 사업으로 전환할 수 있다는 것을 증명해야 하는 압박감을 더합니다. 생성 AI 시장이 진화함에 따라 기업들은 단순한 기술을 보여주는 것을 넘어 실제 고객 채택과 수익 성장을 입증해야 합니다.

콘은 "Command-R은 기존 및 신규 고객이 신속하게 확장하고 대규모 생산에 진입할 수 있게 합니다."라고 언급했습니다. 코히어의 주목할 만한 고객으로는 오라클, 노션, 스케일 AI, 엑센츄어, 맥킨지가 있습니다.

콘은 스케일 AI의 Gen AI 플랫폼이 코히어 모델의 실질적인 결과를 보여주는 대표적인 사례라고 강조하며, "그들은 고객 지원 팀을 위한 맞춤형 지식 관리 애플리케이션을 개발하기 위해 우리와 협력하여 전체 소유 비용을 최적화하면서 높은 성능을 보장했습니다."라고 덧붙였습니다.

코히어는 비즈니스 영역에서 전략적으로 움직이고 있으며, 최근 샌프란시스코에 두 번째 본사를 열어 주요 고객과의 연결을 강화하고, 직원 수를 250명 이상으로 확대했습니다. 또한, 뉴욕에 새 사무실을 열어 리더십과 지역 파트너 간의 긴밀한 관계를 촉진할 예정입니다.

앞으로 몇 달은 코히어가 자원을 갖춘 경쟁자들과 경쟁하기 위해 필요한 자금을 확보하는 데 중요합니다. Command-R의 출시와 기업 시장에 대한 새롭게 강화된 집중을 통해 고메즈와 그의 팀은 빠르게 진화하는 AI 분야에서 주목받는 플레이어로 자리매김하고 있습니다.

콘은 "실용성을 고려하지 않은 화려한 모델에 대한 관심이 많습니다. 실제 결과를 제공하고 복잡한 작업을 효율적으로 관리할 수 있는 확장 가능한 AI 모델, 즉 Command-R에 집중하는 것이 중요합니다."라고 결론을 지었습니다.

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