Cohere запускает модели Command R в Amazon Bedrock: откройте новые возможности ИИ сегодня!

Разработчики Amazon Bedrock теперь могут использовать крупные языковые модели (LLM) Command R и Command R+ от Cohere. Это расширение увеличивает выбор для корпоративных клиентов и дополняет существующие варианты, такие как Claude 3 от Anthropic, Haiku, Opus, Mistral 7B и Mixtral 8x7B.

Эти обновления последовали за недавним запуском Command R+, который превзошел GPT-4 от OpenAI по ключевым показателям производительности. Ранее доступные на Microsoft Azure и Amazon SageMaker, эти модели теперь интегрированы в платформу разработки AI от AWS.

«Мы рады интегрировать передовую модель Command R от Cohere в Amazon Bedrock, предоставляя корпоративным клиентам больше выбора и гибкости в выборе моделей, которые наилучшим образом соответствуют их задачам», — говорит Атул Део, генеральный директор Amazon Bedrock в AWS. «Модели Command R и R+ масштабируемы, оптимизированы для RAG и поддерживают десять языков, обеспечивая эффективные решения для организаций по всему миру».

Эта разработка позволяет компаниям выбирать наиболее подходящие LLM для превращения идей из доказательных концепций в действующие приложения, упрощая при этом их рабочие процессы. Cohere может извлечь выгоду из расширения доступа к своим продвинутым моделям, что потенциально увеличит доходы от инициатив в сфере ИИ.

Своевременный выход продукта особенно важен, поскольку OpenAI недавно представила новые функции для своего GPT-4 Turbo, ориентированные на корпоративный сегмент. Оливье Годеман, руководитель направления продуктов OpenAI для API, отметил: «Когда вы обсуждаете с разработчиками и компаниями значимую работу для ИИ-моделей, OpenAI по-прежнему ведет в этой области. Тем не менее, мы всегда рады большей конкуренции — это приносит пользу всем».

Разработчики могут легко получить доступ к Command R и Command R+ через Amazon Bedrock, выбрав их из списка поддерживаемых моделей. Эти новые LLM присоединяются к существующим предложениям Cohere: Command, Command Light, Embed English и Embed Multilingual. В настоящее время они доступны в регионах Восточного (Северная Виргиния) и Западного (Орегон) США, с планами на расширение в другие регионы в будущем.