人工智能行业报告：Cohere：着力于B端赛道，OpenAI 的强劲对手（附下载）
今天分享的是人工智能系列深度研究报告：《人工智能行业Cohere着力于B端赛道OpenAI的强劲对手》。
（报告出品方：中泰证券）
报告共计：15页
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Cohere：2019年成立的初创公司，提供高性价比的NLP方案
◼ Cohere成立于2019年，是一家加拿大AI初创企业，因上榜“福布斯AI 50强”以及“CNBC 2023年颠覆50强”而受 到广泛关注。
◼ Cohere在为开发者和企业提供不需要昂贵的机器学习开发的 NLP解决方案，让各类开发人员都可以使用大型神经网络和最先进AI来解决任何语言相关问题，但却不依托于任何公共云，让模型能在私有云或本地部署中运行。
创始人团队：Google Brain背景加持，成员技术过硬
◼ Cohere的联合创始人兼CEO Aidan Gomez是2017年学术著作《Attention is All You Need》的作者之一，该论文在 人工智能研究领域具有里程碑意义，推动了计算机分析和生成文本方式的进步，ChatGPT等现代大型语言模型都由其 基础衍生。 Aidan Gomez分别在多伦多大学（本科）和牛津大学（博士）学习，也曾是Google Brain的成员之一。
◼ Ivan Zhang是Cohere的首席科学家兼首席技术官。他创立了FOR.ai（现为Cohere For AI），是一个独立的AI研究小 组，他也是生物技术 和ML Ops 领域的软件工程师。
◼ Nick Frosst也是Cohere的联合创始人，他是多伦多谷歌大脑实验室的第一位员工，也是谷歌大脑团队的前成员，主要 从事机器学习领域相关研究。
募资情况：背靠NVIDIA、Oracle，当之无愧的AI独角兽企业
◼ Cohere自创立以来，一共进行过四轮融资。其中最早的是2021年9月7日由Index Ventures领投，投资金额4000万美元， 2023年6月，Cohere获得2.7亿美元C轮融资，由Inovia Capital领投，这笔交易对该公司的估值约为22亿美元，使其成 为又一家AI超级独角兽企业。
◼ 迄今为止，Cohere共募集了4.35亿美元的资金，融资额仅次于OpenAI和Anthropic，一度跻身美国生成式AI行业第三大 “吸金”公司。 同时其投资者包括NVIDIA、Oracle、SAP等硅谷巨头，专业能力获得专业投资机构认可。
核心技术：创新T-Few方法，仅更新0.32%即可完成30亿参数微调
◼ T-Few 微调提供了一种有效的方法来微调大型语言模型，解决了训练时间慢和服务资源昂贵的挑战。通过仅更新模型 权重的一小部分并启用模型堆叠，T-Few 微调可显着减少训练时间，同时保持高质量的微调结果。
◼ 他们引入了MoV和 MoLORA这种参数高效型混合专家适应方法。在未曾见过的任务上，这种新方法只需更新0.32% 的 参数，就能实现与完全微调方法相当的性能。其表现也能轻松胜过 (IA)³ 或 LORA 等基础的参数高效型技术。Cohere 的研究团队基于 55 个数据集，在 12 个不同任务上，用 770M 到 11B 的不同大小 T5 模型进行了实验，均得到了一致 的结果。
核心技术：运用RAG方法增强对话准确性
◼ 要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加 一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。这就是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG） 方法。
◼ 通过运用RAG方法，Cohere的对话产品可以更好理解消息背后的意图，记住对话历史记录，并通过多轮对话进行智能响 应。将用户的模型与网络搜索和重要数据源连接起来，以提高聊天响应的相关性和准确性。Cohere通过训练 Command 来优化 RAG的准确性，包括从多个数据源确定相关信息。以及通过引用减少幻觉并在生成的响应和用户之间建立信任， 以了解响应的来源。
核心产品：着力于B端赛道，提供定制生成式AI服务
◼ Cohere主要面向 B 端企业客户，致力于为企业定制生成式 AI 服务。Cohere的垂直应用产品集中在企业运营过程中与文 本有关的三个关键领域，分别是文本生成、文本分类和文本检索。
◼ 文本生成领域有Summarize、Generate、Command Model；文本检索领域有 Embed Model、Semantic Search 和 Rerank；文本分类领域的主要产品是 Classify。
核心产品：模型尺寸丰富，Command在评测中表现优异
◼ Cohere 针对各个产品推出不同尺寸的模型供用户选择。Summarize、Rerank、Embed、Base、Command 等各种不同功能的 系列模型都有不同大小尺寸，其中 Command 系列模型曾推出标准版 Command 模型、 Command-xlarge-20221108、 Command-lightly、 Command-nightly等不同类型。
◼ 在斯坦福大学的语言模型全面评估（HELM）中，从最大的524亿参数Command模型微调得到的对话模型 Command Beta 在 总共 61个模型中排名第二，准确率 90.6%，仅次于属于 GPT-3.5系列模型 text-davinci-002 。
产品定价：价格精细化，总体远低于OpenAI
◼ Cohere在产品定价方面按照不同的模型分别制定了不同的价格，同时定制化模型会收取更高的价格，方便用户根据其 实际情况选择符合具体需求的产品。
◼ Cohere系列模型价格整体低于OpenAI的微调系列模型。Cohere产品的价格远远低于OpenAI产品的最低价，且定制化 价格多为基础价格的2倍。与其相比，OpenAI产品的使用价格均是其训练价格的4倍。
网站月度访问量百万级别，访问用户25-34岁年龄占比最高
◼ 2023年5月以来，网站月访问量呈稳定趋势，在8月回升之后又有所下降。总体看，网站访问量能够维持在百万级别。 其中美国、印度、加拿大等国家所占流量份额较高。外链访问来源中，Programming and Developer Software及 Computers Electronics and Technology领域占比较高。
◼ 从访问用户年龄来看，25-34岁年龄段用户占比最高。
秉持安全、定制和客户支持的核心观念，强调隐私保护和数据安全
◼ Cohere专门为企业用户提供数据防火墙，解决企业数据在输入大模型中的隐私和安全问题。 Cohere强调会保证客户 的数据安全，在多个合作伙伴的加持下，能够提供具有数据安全性，并根据不同企业的需求和数据制作的高性能定制 化模型，应用于实际业务场景。
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