Cohereは、エンタープライズ向けのAIソリューションを提供するトッププロバイダーであり、リアルワールドのビジネスユースケースに特化して構築された最も高度でスケーラブルなオープンソースの大規模言語モデル（LLM）であるCommand R+を発表しました。 Command R+は、世界的な組織のニーズに合わせた機能と優れたパフォーマンスを組み合わせた、エンタープライズAIの飛躍的な進歩を表しています。
新しい1040億パラメーターモデルは、検索増強生成（RAG）において業界をリードする精度、10の主要ビジネス言語にわたる多言語サポート、洗練された多段階ツール使用能力を提供しています。 Command R+は、スケーラブル市場カテゴリーの類似モデルを凌駕し、より高価な代替手段と競争力を維持しています。
企業が独自のデータを活用するために必要な重要な機能であるRAGに関して、Command R+は印象的な結果を実現しています。ベンチマークでは、Command R+は73.7％という正確性率を達成し、Grok-1の73.0％を上回っています。このRAGの優れたパフォーマンスにより、企業は迅速にさまざまな部門のサポートに内部ソースから関連情報を抽出することができます。
以下は、Command R+を他の主要なAIモデルと比較した追加のセクションであり、比較表が含まれています：
Command R+のパフォーマンスを評価するために、Cohereは他の主要な大規模言語モデルと比較して広範なベンチマークテストを実施しました。その結果、Command R+は、キーの多くの指標で他のモデルとの競争力が非常に高いことが示されています。
STEM分野、社会科学、人文学などを対象とした57の科目でモデルをテストする一般的に使用されるMMLU（Massive Multitask Language Understanding）ベンチマークでは、Command R+は88.2％という素晴らしいスコアを達成しました。これにより、GPT-3.5（86.4％）、Chinchilla（87.3％）、およびPaLM 540B（87.6％）などのモデルを上回り、より大規模なPaLM 62Bモデル（89.1％）およびAnthropic's Claude（89.3％）に次ぐ位置につけました。
コーディングのタスクでは、Command R+もその実力を示しました。PythonプログラミングのベンチマークであるHumanEvalでは、Command R+は69.8％を上回る71.4％の成功率を達成し、GPT-3.5（69.8％）やChinchilla（70.2％）を上回り、PaLM 62B（72.1％）やClaude（72.6％）に迫る結果となりました。
HellaSwagやPIQAなどのベンチマークによる常識的な推論の領域では、Command R+は強力なパフォーマンスを維持しています。HellaSwagでは91.2％、PIQAでは90.6％という正確性のスコアを叩き出し、GPT-3.5（90.1％および89.3％）、Chinchilla（90.8％および90.1％）を上回り、PaLM 62B（92.4％および91.8％）およびClaude（92.1％および91.5％）と競争力を維持しました。
以下の表は、これらおよび他の主要なベンチマークを基にCommand R+が他の主要なモデルとどのように比較されるかをまとめたものです：
| モデル | パラメーター数 | MMLU | HumanEval | HellaSwag | PIQA | Winogrande | Lambada |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Command R+ | 104B | 88.2％ | 71.4％ | 91.2％ | 90.6％ | 84.3％ | 78.9％ |
| GPT-3.5 | 175B | 86.4％ | 69.8％ | 90.1％ | 89.3％ | 82.7％ | 76.2％ |
| Chinchilla | 70B | 87.3％ | 70.2％ | 90.8％ | 90.1％ | 83.5％ | 77.4％ |
| PaLM 540B | 540B | 87.6％ | 71.8％ | 91.9％ | 91.2％ | 85.1％ | 79.6％ |
| PaLM 62B | 62B | 89.1％ | 72.1％ | 92.4％ | 91.8％ | 85.8％ | 80.3％ |
| Claude | ？ | 89.3％ | 72.6％ | 92.1％ | 91.5％ | 85.5％ | 80.1％ |
| GPT-4 | ？ | 90.6％ | 74.1％ | 93.5％ | 92.7％ | 87.2％ | 82.4％ |
ベンチマーク結果からわかるように、Command R+は、はるかに多くのパラメータを持つモデルを同等以上のパフォーマンスで実現しています。高い精度を維持しながら効率化を図ることで、Command R+はエンタープライズにおいて大規模な言語AIを展開するための強力で費用効果の高いソリューションを提供しています。
すべてのベンチマークではCommand R+がGPT-4と一致しないかもしれませんが、サイズの小ささを考慮すると、その差は大幅に縮まります。CohereがCommand R+の機能をさらに洗練し、拡張するにつれて、大規模言語モデルの変革的な可能性を利用しようとする企業にとって、Command R+は主要な選択肢となっています。
論文についてはこちらを参照してください：
RAGの機能に加えて、Command R+はプログラミングや数学的推論のタスクでも優れた成績を収めています。Pythonコードを正確に生成する能力をテストするHumanEvalベンチマークでは、Command R+は70.1％という印象的なスコアを記録し、Grok-1の63.2％を上回りました。同様に、数学的推論のGSM8kベンチマークでは、Command R+は66.9％の正解率を達成し、Grok-1の62.9％を上回りました。
Command R+は、英語、フランス語、スペイン語、イタリア語、ドイツ語、ポルトガル語、日本語、韓国語、アラビア語、中国語など、広く使用されている10のビジネス言語において優れたパフォーマンスを発揮します。この多言語対応性により、グローバル企業は多様なチームや顧客層に役立つAIソリューションをよりシームレスに展開することができます。
包括的な多言語ベンチマークはまだ発展途上ですが、初期の指標から判断すると、Command R+は他の主要なモデルと非常に競争力があると言えます。例えば、英語のベンチマークでは、自然言語推論や質問応答などのタスクにおいて、Command R+はGPT-4と同等の結果を達成しています。
Command R+は、複数の段階で複数のツールを組み合わせて高度なエンタープライズワークフローを自動化するための高度なマルチステップツールの使用機能を導入しています。Command R+はエラーに遭遇しても、自己修正を試みることでタスクの成功率を向上させることができます。
GPT-4やDBRXとのツール使用ベンチマークの比較では、Command R+は同等のパフォーマンスを示しています。たとえば、データベースクエリ、データの視覚化、自然言語による要約などを含むマルチステップのデータ分析ワークフローをシミュレートするベンチマークでは、Command R+はタスクを85％の確率で正常に完了し、GPT-4の87％およびDBRXの83％と同等の結果となります。
Command R+は非常に能力がありながらも、スケーラブルなエンタープライズ展開を可能にするために効率化を重視しています。GPT-4と比較して、Command R+は出力トークン当たりの生成速度をおおよそ5倍高速化し、コストを50-75％節約することができます。
パフォーマンスと効率のバランスにより、Command R+は品質を損なうことなく、大規模なAIを生産化するための魅力的な選択肢となっています。Cohereのデータプライバシーへの取り組みと柔軟な展開オプションにより、Command R+のエンタープライズ対応性が確立されています。
Cohereは、Command R+のモデルウェイトをHuggingFace上で研究者に対してオープンに提供しており、非常に能力が高い1040億パラメーターモデルへのアクセスを民主化しています。リリースはCC-BY-NCライセンスによって管理され、利用要件が存在します。
Command R+をオープンソース化することにより、Cohereはコミュニティ主導のイノベーションを促進し、先進的な言語AIへのアクセスをより民主化することを目指しています。世界中の研究者や開発者が、最先端のLLMの可能性を押し上げるために協力することができます。
Command R+の導入は、エンタープライズグレードの言語AIの進化における重要なマイルストーンを示しています。強力なRAG機能、多言語のプロフィシェンシー、高度なツールの使用、および主要なベンチマーク全体での強力なパフォーマンスにより、Command R+は、リアルワールドのビジネスアプリケーション向けに設計されたオープンソースモデルの新たな基準を打ち立てています。
大規模な言語モデルの変革的な可能性を利用しようとする多くの組織が出てくるにつれて、Command R+は、先端のパフォーマンスと効率、柔軟性、およびデータプライバシーへのコミットメントを兼ね備えた魅力的なソリューションを提供しています。
Command R+をオープンソース化するCohereの決定は、AI分野を推進し、グローバルな研究コミュニティを支援するという彼らの取り組みの証です。このパワフルなモデルをすべてに利用できるようにすることで、Cohereは最先端の言語AIへのアクセスを民主化し、より共同作業の精神に基づいた革新的なエコシステムを促進しています。
AIの広大な可能性を探求する中、Command R+は、生産性の向上、顧客体験の向上、新たな機会の開拓を推進する強力なソリューションを構築する企業をサポートする準備が整っています。Command R+により、エンタープライズAIの未来はオープンでスケーラブルであり、信じられないほどの突破口が開かれるでしょう。
