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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>巨(ju)型(xing)AI模(mo)型時(shi)代(dai)已(yi)結(jie)束(shu)？這(zhe)家(jia)AI初(chu)創(chuang)公(gong)司(si)再(zai)獲(huo)2.5億(yi)美(mei)元(yuan)融(rong)資(zi)

隨(sui)著(zhu)(zhe)OpenAI推(tui)出(chu)ChatGPT在(zai)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)領(ling)域(yu)掀(xian)起(qi)的(de)千(qian)層(ceng)浪(lang)，生(sheng)成(cheng)式(shi)AI開(kai)始(shi)被(bei)普(pu)羅(luo)大(da)眾(zhong)所(suo)熟(shu)知(zhi)。《日(ri)本(ben)經(jing)濟(ji)新(xin)聞(wen)》在此(ci)前(qian)報(bao)道(dao)中(zhong)指(zhi)出，全(quan)球(qiu)100多(duo)家大規(gui)模生成式AI企(qi)業(ye)總(zong)市(shi)值(zhi)達(da)480亿美元，約(yue)為(wei)2020年(nian)的6倍(bei)，OpenAI的確(que)引(yin)领了(le)市場(chang)對(dui)生成式AI企业的投(tou)资熱(re)潮(chao)。

實(shi)際(ji)上(shang)，除(chu)了OpenAI，AI的發(fa)展(zhan)浪潮中還(hai)有(you)Jasper、DeepMind、Stability、Cohere等(deng)競(jing)爭(zheng)者(zhe)。5月(yue)3日，《紐(niu)约时报》报道稱(cheng)，兩(liang)名(ming)知情(qing)人士(shi)透(tou)露(lu)Cohere已获2.5亿美元融资，估(gu)值约20亿美元，投资者包(bao)括(kuo)互(hu)聯(lian)網(wang)軟(ruan)件(jian)巨頭(tou)Salesforce、芯(xin)片(pian)制(zhi)造(zao)商(shang)Nvidia、多倫(lun)多風(feng)投公司Inovia Capital和(he)矽(gui)谷(gu)公司Index Ventures。这是(shi)自(zi)2022年ChatGPT发布(bu)後(hou)在生成式AI领域的最(zui)新重(zhong)大投资。而(er)此前，Cohere籌(chou)集(ji)的总资金(jin)已达1.7亿美元，包括2022年由(you)Tiger Global领投的1.25亿美元B輪(lun)融资。

“百(bai)舸(ge)争流(liu)，奮(fen)楫(ji)者先(xian)；千帆(fan)竞发，勇(yong)進(jin)者勝(sheng)”。作(zuo)为加(jia)拿(na)大的壹(yi)家初创企业，Cohere何(he)以(yi)突(tu)出重圍(wei)，斬(zhan)获众多投资者的青(qing)睞(lai)？了解(jie)該(gai)企业的发展歷(li)程(cheng)、其(qi)產(chan)品(pin)區(qu)別(bie)於(yu)ChatGPT的獨(du)特(te)優(you)勢(shi)后，相(xiang)信(xin)我(wo)們(men)會(hui)对投融资市场风向(xiang)的選(xuan)擇(ze)理(li)由與(yu)生成式AI的发展動(dong)向有所理解。

一篇(pian)著名的論(lun)文(wen)

创立(li)于2019年的Cohere是一家自然(ran)語(yu)言(yan)處(chu)理 (NLP) 公司，基(ji)于大型NLP模型为外(wai)界(jie)提(ti)供(gong)API服(fu)務(wu)，從(cong)而提高(gao)計(ji)算(suan)機(ji)理解和生成文本、閱(yue)讀(du)和寫(xie)作的能力(li)。该公司由艾(ai)丹(dan)·戈(ge)麥(mai)斯(si) (Aidan Gomez) 与两個(ge)朋(peng)友(you)Nick Frosst和Ivan Zhang一起创辦(ban)，它(ta)的总部(bu)位(wei)于加拿大多伦多，在美國(guo)舊(jiu)金山(shan)、英(ying)国伦敦(dun)均(jun)設(she)有办事(shi)处。自合(he)作以來(lai)，他(ta)们組(zu)建(jian)了一支(zhi)约135人的團(tuan)隊(dui)，目(mu)前还在繼(ji)續(xu)擴(kuo)建以更(geng)好(hao)的提供相關(guan)API服务。

两位联合创始人Aidan Gomez和Nick Frosst曾(zeng)擔(dan)任(ren)過(guo)谷歌(ge)研(yan)究(jiu)員(yuan)，其中Aidan Gomez是大名鼎(ding)鼎的《Attention Is All You Need》论文的作者之(zhi)一。该论文提出了一種(zhong)新的、被譽(yu)为ChatGPT的“祖(zu)師(shi)爺(ye)”的网絡(luo)架(jia)構(gou)“Transformer”，ChatGPT通(tong)过Transformer模型进行(xing)了序(xu)列(lie)建模，並(bing)通过自回(hui)歸(gui)方(fang)式进行訓(xun)練(lian)，使(shi)得(de)大语言模型能夠(gou)根(gen)據(ju)前文內(nei)容(rong)和當(dang)前輸(shu)入(ru)，生成符(fu)合语法(fa)规則(ze)和语義(yi)邏(luo)輯(ji)的擬(ni)人化(hua)内容，这使得国内外都(dou)掀起了一波(bo)未(wei)平(ping)一波又(you)起的大规模语言模型训练的热潮。

Cohere提供了与ChatGPT類(lei)似(si)的产品，目前主(zhu)要(yao)包括：搜(sou)索(suo)文本（多语言嵌(qian)入、神(shen)经搜索、搜索排(pai)名）、分(fen)类文本和生成文本三(san)大类产品，幫(bang)助(zhu)企业快(kuai)速(su)部署(shu)对話(hua)式AI聊(liao)天(tian)机器(qi)人、生成式搜索引擎(qing)、文本摘(zhai)要总结、增(zeng)強(qiang)向量(liang)搜索等，是为數(shu)不(bu)多在技(ji)術(shu)层面(mian)具(ju)備(bei)与OpenAI进行竞争的AI企业之一，这也(ye)是其受(shou)到(dao)资本市场青睐的重要原(yuan)因(yin)之一。

Cohere曾在2021年9月获得4000萬(wan)美元A轮融资；2022年2月获得1.25亿美元B轮融资，投资者包括老(lao)虎(hu)環(huan)球基金、“AI教(jiao)父(fu)” Geoffrey Hinton、斯坦(tan)福(fu)大學(xue)教授(shou)李(li)飛(fei)飞、深(shen)度(du)学習(xi)專(zhuan)家Pieter Abbeel等。在2022年10月，Cohere便(bian)开始与谷歌、Salesforce、Nvidia进行融资談(tan)判(pan)，如(ru)今(jin)，Cohere获得巨額(e)融资將(jiang)继续与OpenAI展开激(ji)烈(lie)竞争，继续加快类似ChatGPT产品的技术创新和更新叠(die)代。

资本为何青睐？

实际上，在OpenAI发布GPT-4之后的一段(duan)时間(jian)内，大部分人都将目光(guang)聚(ju)焦(jiao)于AI大模型，包括Anthropic、 AI21、 Cohere和Character.AI在内的众多资金充(chong)足(zu)的初创公司都在投入大量资源(yuan)来构建更大的算法和模型，以期(qi)待(dai)努(nu)力趕(gan)上OpenAI的技术。

但(dan)就(jiu)在AI竞賽(sai)如火(huo)如荼(tu)开展之时，OpenAI的首(shou)席(xi)執(zhi)行官(guan)Sam Altman卻(que)表(biao)示(shi)巨型AI模型的时代已结束，“未来新一步(bu)的进化，将不会来自于巨型模型”。那(na)同(tong)屬(shu)该领域的Cohere又为何会获得资本的青睐呢(ne)？

Cohere AI将其模型分为两类：生成模型和嵌入模型。生成模型通过对互联网上大量的数据进行训练，而嵌入模型是多语言支持(chi)的，可(ke)以支持超(chao)过109种语言。Cohere的模型有不同的规格(ge)，公司的指令(ling)模型每(mei)周(zhou)都在进步，而同类领域的其他提供商通常(chang)要幾(ji)个月或(huo)甚(shen)至(zhi)一年才(cai)会发布重要的模型更新。

盡(jin)管(guan)Cohere AI与谷歌合作获取(qu)其硬(ying)件能力，但其并不僅(jin)限(xian)于Google Cloud。例(li)如，Cohere在AWS SageMaker上運(yun)營(ying)，并计劃(hua)在其他雲(yun)服务提供商上提供服务。Cohere AI的方法非(fei)常开放(fang)，并以客(ke)戶(hu)为中心(xin)，他们通过在任何云供應(ying)商上运行以使客户获得最佳(jia)體(ti)驗(yan)和服务。

相較(jiao)于GPT-4，Cohere AI尚(shang)未采(cai)用(yong)多模態(tai)方法。Cohere AI的高級(ji)副(fu)总裁(cai)Saurabh Baji表示，“我認(ren)为圖(tu)像(xiang)和視(shi)頻(pin)非常令人興(xing)奋。但从商业角(jiao)度来看(kan)，这也是一个不同的問(wen)題(ti)。我们并不关註(zhu)AGI，而是专注于客户实际面臨(lin)的问题。很(hen)多客户的需(xu)求(qiu)都非常以语言为中心。”

从AI竞争格局(ju)的角度来看，Cohere AI和OpenAI都是目前AI领域的重要參(can)与者。雖(sui)然两家公司都专注于大型语言模型，但它们的重點(dian)和方法略(lve)有不同。OpenAI在一系(xi)列领域都有所涉(she)獵(lie)，包括自然语言处理、计算机视覺(jiao)和强化学习等。此外，OpenAI也吸(xi)引了大量的资本，其中包括像微(wei)软、谷歌和亞(ya)馬(ma)遜(xun)这樣(yang)的科(ke)技巨头。

相比(bi)之下(xia)，Cohere AI专注于提供易(yi)于使用和部署的大型语言模型，为企业客户提供更好的商业解決(jue)方案(an)。尽管Cohere AI在规模和影(ying)響(xiang)力上与OpenAI存(cun)在一定(ding)的差(cha)距(ju)，但其在语言模型方面的专注度和靈(ling)活(huo)性(xing)使其成为一个非常有前途(tu)的公司。

另(ling)外，在资本方面，Cohere AI也获得了很多青睐。除了几个知名风險(xian)投资公司的支持，该公司还获得了加拿大政(zheng)府(fu)和Google等科技巨头的支持。这些(xie)资金的注入有助于Cohere AI继续扩展其业务和规模，并在AI市场上取得更大的份(fen)额。

总的来說(shuo)，虽然Cohere AI和OpenAI在AI竞争格局中处于不同的位置(zhi)，但它们都是这个领域中非常有前途的公司。Cohere AI在语言模型方面的专注度和灵活性使其成为一个与OpenAI进行竞争的关鍵(jian)因素(su)之一，而资本的支持也給(gei)了Cohere AI更多的机会来发揮(hui)其潛(qian)力，并在市场上取得更大的份额。

实用角度看大语言模型

大语言模型（Large Language Models，簡(jian)称LLMs）是一类基于深度学习技术的自然语言处理（NLP）模型，它们具有大量的参数，并能够理解和生成人类语言。这类模型通常采用神经网络架构，尤(you)其是Transformer架构。

近(jin)期，一篇綜(zong)述(shu)论文《在实踐(jian)中利(li)用大模型的力量》在AI学术圈(quan)爆(bao)火，而其中一張(zhang)名为“大預(yu)言模型进化樹(shu)”的图片引起了不小(xiao)的轟(hong)动，其梳(shu)理了2018年到2023年的大预言模型代表作。

相较于Open AI不斷(duan)深耕(geng)至今走(zou)向AI的前沿(yan)，曾经頗(po)具影响力的谷歌BERT似乎(hu)从一开始就走向了“岔(cha)路(lu)”。当我们以年为單(dan)位看LLM发展史(shi)的时候(hou)，忍(ren)不住(zhu)唏(xi)噓(xu)“在大模型沒(mei)有成功(gong)之前，一切(qie)都是场賭(du)局”。

? 大语言模型发展进化史

2017年的时候，谷歌研究员在《Attention is all you need》一文中介(jie)紹(shao)了Transformer架构——这也是目前最常用到的架构之一，是BERT、GPT等预训练模型的基礎(chu)。时至今日，Transformer架构仍(reng)是GPT模型的基础架构。

Transformer架构的提出和预训练的方法将大语言模型推向了新的階(jie)段——以谷歌为首的科技大公司在2017年后聚焦于研发能够处理多种自然语言任务的大模型。

2018年6月，OpenAI采用Transformer架构发布了它们的模型——GPT-1。緊(jin)接(jie)着，谷歌正(zheng)式向世(shi)界介绍了全新预训练模型——BERT。

时间来到2019年，微软宣(xuan)布与OpenAI达成10亿美金的合作。次(ci)年9月，OpenAI授權(quan)微软使用GPT-3模型，微软成为全球首个享(xiang)用GPT-3能力的公司。

科技巨头Meta当然也不甘(gan)示弱(ruo)，于2022年推出有着“开源版(ban)本的GPT-3”之称的OPT，并于今年推出能在单个GPU上运行的大语言模型LLaMA。

如今GPT-4也已发布，更强的文本生成能力与詳(xiang)細(xi)的逻辑判断能力讓(rang)OpenAI在四(si)年内快速崛(jue)起，并成功“破(po)圈”。

Cohere的联合创始人Nick Frosst对Altman认为大模型不会永(yong)遠(yuan)奏(zou)效(xiao)的觀(guan)点也是表示认同的，他表示“有很多方法可以让Transformer變(bian)得更好、更有用，而且(qie)很多方法并不涉及(ji)向模型添(tian)加参数”。Frosst还说，新的AI模型设计或架构，以及基于人类反(fan)饋(kui)的进一步优化，将会是許(xu)多人工智能研究人员已经在探(tan)索和有前途的方向。

? 一些有前景(jing)的LLM用例

利用LLM大模型可以做(zuo)许多“很酷(ku)”的事情，但我们必(bi)須(xu)承(cheng)认，基于人类实际需求的创新发展方向才是最根本的逻辑，所以“实用主义”是我们考(kao)量LLM应用的重要指標(biao)。

对于到底(di)是选择只(zhi)经过预训练的大模型LLM，还是在此基础上经过特定数据集微調(tiao)后的较小模型问题，《在实践中利用大模型的力量》这篇论文给出的答(da)案是具体情況(kuang)具体分析(xi)，我们可以参照(zhao)这张决策(ce)流程思(si)維(wei)導(dao)图来获得一些啟(qi)示。

各(ge)种基于LLM构建的应用程序在不断刷(shua)新我们的认知，计算机科学家Chip Huyen在其文章(zhang)《为生产构建 LLM 应用程序》中为我们提供了一些有前景的LLM用例：

人工智能助手(shou)：針(zhen)对不同用户群(qun)体来构建不同的任务，比如安(an)排日程、做筆(bi)記(ji)、预訂(ding)航(hang)班(ban)、購(gou)物(wu)等。但是，最終(zhong)目标是打(da)造一个可以帮助妳(ni)做任何事情的智能助手。 聊天机器人：聊天机器人在API方面类似于人工智能助手。如果(guo)说人工智能助手的目标是完(wan)成用户交(jiao)给它的任务，那麽(me)聊天机器人的目标更多的是成为一个伴(ban)侶(lv)。例如，你可以让聊天机器人像名人、電(dian)影角色(se)、作家等一样说话。

学习：ChatGPT不仅可以生成问题，还可以評(ping)估学生输入的答案是否(fou)正确，以及对论文进行评分和反馈。同时，它也很擅(shan)長(chang)在同一个辯(bian)论话题上采取不同的立场，可以成为学生很好的辩论夥(huo)伴。 搜索引擎优化：如今，许多公司都依(yi)賴(lai)于创造大量内容，希(xi)望(wang)在谷歌上排名靠(kao)前。但在未来，搜索引擎优化可能会变得更像一场貓(mao)捉(zhuo)老鼠(shu)的遊(you)戲(xi)：搜索引擎会想(xiang)出新的算法来檢(jian)測(ce)人工智能生成的内容，而公司则会更好地(di)繞(rao)过这些算法。人们可能也会減(jian)少(shao)对搜索的依赖，而更多地依赖品牌(pai)（例如，只相信某(mou)些人或公司创造的内容）。

除此之外，大语言模型可以帮助生命(ming)科学研究人员更好地理解蛋(dan)白(bai)質(zhi)、分子(zi)、DNA和RNA，帮助信用卡(ka)公司进行異(yi)常检测和欺(qi)詐(zha)分析以保(bao)護(hu)消(xiao)費(fei)者，帮助法律(lv)团队进行法律釋(shi)义和抄(chao)写等。

在未来的模型面前，或许現(xian)在我们看到的大模型只是螻(lou)蟻(yi)。但我们可以期待，未来更加强大的语言模型将会更徹(che)底改(gai)变人们的生活方式。

现在，我们可以看到越(yue)来越多的企业湧(yong)入AI的洪(hong)流，个体也不可避(bi)免(mian)地主动参与或者被席卷(juan)进去(qu)，我们永远不知道明(ming)天会发生什(shen)么。未来的另一个五(wu)年又会有多少大语言模型出现，誰(shui)又将沖(chong)在行业最前端(duan)呢？让我们拭(shi)目以待。返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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