Cohere Lança o Modelo de Linguagem 'Command-R': Uma Revolução em Soluções Empresariais

A startup de inteligência artificial Cohere apresentou seu mais recente modelo de linguagem, Command-R, durante uma importante rodada de captação de recursos que pode gerar até US$ 1 bilhão em novo capital. Sediada em Toronto, a Cohere busca aprimorar sua tecnologia em um momento crucial para a empresa.

O Command-R representa um avanço significativo nas ofertas da Cohere, apresentando desempenho aprimorado em tarefas-chave de IA, como geração aumentada por recuperação (RAG) e integração de ferramentas. Com janelas de contexto ampliadas de até 128.000 tokens e preços competitivos, este modelo foi projetado para atender às demandas do setor empresarial.

"Command-R foi desenvolvido para gerenciar cargas de trabalho de produção em larga escala para empresas globais", afirmou Martin Kon, presidente e COO da Cohere, em uma entrevista recente. "Otimização do RAG para precisão e eficiência complementa nossos modelos Embed e Rerank, ajudando as empresas a avançar além da prova de conceito."

Em um tweet, o CEO Aidan Gomez destacou que o novo modelo é “mais inteligente, com contexto mais longo e mais econômico” comparado ao modelo anterior Command.

Enquanto a Cohere compete com gigantes da IA, como OpenAI e Anthropic, sua estratégia focada visa colaborar com clientes empresariais para adaptar modelos de linguagem às suas necessidades específicas, operando de maneira mais eficiente do que concorrentes que priorizam aplicações amplas para consumidores.

"Construir confiança com as empresas e facilitar a transição da prova de conceito para a produção é crucial", explicou Kon. "Priorizamos a privacidade e a segurança dos dados, garantindo que nossos modelos sejam acessíveis em provedores de nuvem principais para evitar bloqueios de fornecedores."

O novo modelo Command-R combina as tecnologias Embed e Rerank da Cohere, destacando-se em tarefas RAG de ponta a ponta e superando alternativas de código aberto e modelos líderes como o GPT-3.5-turbo.

Apesar desses avanços, o desenvolvimento de IA de ponta continua a ser uma empreitada que demanda altos investimentos. A Cohere já levantou mais de US$ 500 milhões e alcançou uma avaliação de US$ 2,2 bilhões em sua rodada de financiamento de junho de 2023. As negociações atuais sugerem que a empresa pode levantar um montante adicional de US$ 500 milhões a US$ 1 bilhão, a uma avaliação ainda mais alta.

Essa captação reflete o potencial substancial que os investidores veem na IA, ao mesmo tempo em que pressiona startups como a Cohere a demonstrar que podem converter pesquisas inovadoras em empreendimentos lucrativos. À medida que o panorama da IA generativa evolui, as empresas precisam demonstrar não apenas sua tecnologia, mas também significativa adoção por clientes e crescimento da receita.

"O Command-R permitirá que nossos clientes existentes e novos escalem rapidamente e entrem em produção em larga escala", observou Kon. Entre os clientes notáveis da Cohere estão Oracle, Notion, Scale AI, Accenture e McKinsey.

Kon destacou a Gen AI Platform da Scale AI como um exemplo relevante dos modelos da Cohere gerando resultados tangíveis. "Eles colaboraram conosco para desenvolver uma aplicação de gestão de conhecimento personalizada para a equipe de suporte ao cliente, otimizando o custo total de propriedade enquanto garantem alto desempenho."

A Cohere parece estar fazendo movimentos estratégicos no mercado empresarial. Recentemente, abriu uma segunda sede em San Francisco para se conectar melhor com clientes-chave e expandiu sua força de trabalho para mais de 250 funcionários. Além disso, um novo escritório em Nova York facilitará conexões entre sua liderança e parceiros locais.

Os próximos meses são cruciais para a Cohere, que busca o financiamento necessário para competir com rivais bem financiados. Com o lançamento do Command-R e um foco renovado no mercado corporativo, Gomez e sua equipe se posicionaram como um jogador promissor no setor de IA em rápida evolução.

“Há muito burburinho em torno de modelos chamativos que não são projetados para uso prático”, conclui Kon. “É vital focar em modelos de IA escaláveis como o Command-R, que entregam resultados reais e conseguem gerenciar cargas de trabalho complexas de forma eficiente.”