Modelo de negocio Cohere AI - FourWeekMBA

Cohere AI es un proveedor empresarial de poderosos modelos de lenguaje grande (LLM) para contextos como la generación de contenido, el resumen y la búsqueda. La empresa fue fundada en 2019 por los ex empleados de Google Brain, Aidan N. Gomez y Nick Frosst, junto con el investigador y empresario canadiense Ivan Zhang.

Breve historia de Cohere

Los orígenes de Cohere se remontan al artículo de 2017 Atención es todo lo que necesitas. El artículo, que introdujo un nuevo tipo de red neuronal conocida como transformador, fue escrito por Gómez y varios otros investigadores conocidos como Noam Shazeer y Niki Parmar.

Unos años más tarde, quedó claro que los transformadores se podían escalar para crear enormes redes neuronales que funcionan bien en tareas relacionadas con el lenguaje. Gómez se inspiró en esta revelación y creyó que había una oportunidad para la comercialización.

En una entrevista con la firma de análisis e investigación de tecnología Slator, Frosst explicó el modelo de negocios de Cohere: "Predefinimos el costo de crear estas redes neuronales transformacionales gigantes y luego conectamos a las empresas que pagan por usarlas. Así que esta es una situación en la que todos ganan. Las empresas obtienen acceso a algo que no podrían construir por sí mismas, y podemos construir una empresa que agregue valor de alguna manera.”

En la actualidad, la misión de Cohere AI es convertirse en el conjunto de herramientas de PNL estándar para todo tipo de desarrollador.

¿Qué ofrece Cohere AI?

Cohere distribuye una API que permite a los desarrolladores resolver cualquier problema relacionado con el lenguaje utilizando grandes redes neuronales e inteligencia artificial de lenguaje de última generación.

Los productos de la compañía se clasifican aproximadamente en tres tareas diferentes.

1 - Generación de texto

Resumir: un resumen de texto basado en LLM que resume los puntos clave de un documento y se puede usar a escala.
Generar: un creador de contenido que crea contenido único para diversos fines, como páginas de destino, correos electrónicos y copia de la descripción del producto.
Modelo de comando: un modelo de generación de texto que está capacitado para seguir los comandos del usuario. Command Model es el producto insignia de Cohere y fue reconocido como el LLM de mayor rendimiento del mundo por la Evaluación holística de modelos de lenguaje (HELM) de la Universidad de Stanford.

2 - Clasificación del texto

Classify: el producto de clasificación de texto de Cohere permite a los clientes organizar la información para mejorar la moderación del contenido, el análisis y las experiencias de chatbot. Por ejemplo, se puede usar para marcar las solicitudes de atención al cliente entrantes o identificar sentimientos positivos y negativos en las redes sociales.

3 - Consulta de texto

Incrustar: para equipos de aprendizaje automático que desean crear sus propias aplicaciones. Embed puede descubrir tendencias y está disponible en más de 100 idiomas.
Búsqueda semántica: para crear potentes funciones de búsqueda que encuentren textos, artículos y documentos independientemente del idioma utilizado en la consulta de búsqueda. Es importante destacar que la búsqueda semántica devuelve información basada en el significado de una consulta (en lugar de solo palabras clave).
Rerank: una herramienta que aumenta semánticamente la calidad de búsqueda de cualquier palabra clave o sistema de búsqueda vectorial. Básicamente, Rerank analiza los resultados de búsqueda de las herramientas existentes y los clasifica según su relevancia semántica. Esto proporciona resultados más ricos y relevantes y requiere una mínima intervención del usuario o conocimientos de programación.

¿Cómo gana dinero Cohere?

Cohere ofrece uso gratuito y de tarifa limitada para desarrolladores que desean aprender o crear prototipos y ser parte de una comunidad. Sin embargo, hay una tarifa para aquellos que desean entrar en producción, entrenar modelos personalizados, acceder a todos los puntos finales y recibir soporte al cliente extendido.

Esta tarifa se basa en el concepto de tokens, que son simplemente partes de palabras, palabras completas o signos de puntuación que los LLM utilizan para comprender la información. Las palabras comunes como "agua" tienen su propio token único, mientras que las palabras más largas y menos comunes pueden necesitar codificarse en tres o cuatro tokens.

La cantidad de fichas necesarias también depende de la complejidad del texto y actualmente los modelos de Cohere están limitados a secuencias de hasta 4096 fichas.

Los precios de cada token dependen del producto y de si el cliente quiere un modelo estándar o personalizado:

Incrustar: 40 centavos por 1 millón de tokens en un modelo estándar u 80 centavos para un modelo personalizado.
Generar: $ 15 por 1 millón de tokens (predeterminado), $ 30 (personalizado).
Clasificar - 20 centavos por 1,000 clasificaciones. Cohere asume que cada entrada de texto cuenta como una clasificación.
En resumen: $15 por 1 millón de tokens y
Reclasificación: $1 por cada 1000 unidades de búsqueda. Una unidad de búsqueda corresponde a una consulta de búsqueda con hasta 100 documentos a evaluar.

Las tesis centrales:

Cohere AI es un proveedor empresarial de poderosos modelos de lenguaje grande (LLM) para contextos como la generación de contenido, el resumen y la búsqueda. La empresa fue fundada en 2019 por Aidan Gomez, Nick Frostt e Ivan Zhang.
Cohere distribuye una API que permite a los desarrolladores resolver cualquier problema relacionado con el lenguaje utilizando grandes redes neuronales e inteligencia artificial de lenguaje de última generación. Los productos de la compañía se clasifican ampliamente por generación, recuperación y clasificación de texto.
Cohere ofrece uso gratuito y de tarifa limitada para desarrolladores que desean aprender o crear prototipos. Sin embargo, hay una tarifa basada en token para aquellos que desean entrar en producción, entrenar modelos personalizados, acceder a todos los puntos finales y recibir soporte al cliente extendido.

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