Модель · Cohere
Command R7B
Малая и дешёвая модель Cohere на 7 млрд параметров для ответов по документам, вызова инструментов и простых агентов
вышла 2 декабря 2024
Характеристики
- Вышла
- 2 декабря 2024
- КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
- 128 тыс. токенов
- Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
- до 4 тыс. токенов
- Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
- $0,037 за миллион токенов
- Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
- $0,15 за миллион токенов
- Понимает
- текст
- Отвечает
- текст
- РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
- нет
- Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
- да
- ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
- открытые
- Знания до
- июнь 2024
- Идентификатор в API
- command-r7b-12-2024
Что это за модель
Command R7B — самая маленькая и быстрая модель в линейке Command R, которую Cohere делает для корпоративных задач. В ней 7 млрд параметров. По карточке модели, она построена на трансформере с чередованием слоёв: три слоя из четырёх смотрят только на ближайшие 4096 токенов (скользящее окно внимания), а каждый четвёртый видит весь текст целиком. Такая схема помогает дёшево работать с длинными документами.
Старшие модели линейки, Command R и Command R+, крупнее и требуют больше вычислительных мощностей. R7B компания задумывала как вход в линейку: её можно запустить на обычной видеокарте и даже на устройстве пользователя. Позже на смену линейке R пришла Command A, и R7B теперь относится к прошлому поколению.
Главное назначение модели — генерация с поиском (RAG): модель получает найденные фрагменты документов и строит ответ на их основе. Cohere пишет, что она особенно хорошо опирается на эти источники. Ещё модель умеет вызывать внешние инструменты, в том числе цепочкой из нескольких шагов, как это нужно простому агенту. По словам компании, она не вызывает инструменты без нужды. В карточке также названы пересказ текстов, ответы на вопросы, SQL и перевод кода с одного языка на другой. Модель обучали на 23 языках, среди них английский, французский, японский, китайский и арабский.
Веса выложены на Hugging Face под лицензией CC-BY-NC. Она разрешает только некоммерческое использование и требует соблюдать правила допустимого использования Cohere. Для бизнеса модель доступна через платный API Cohere. Из-за малого размера она слабее старших моделей на сложных задачах, поэтому её берут там, где важнее скорость и цена.
Источники: Анонс Command R7B в блоге Cohere, Документация Cohere, Карточка модели на Hugging Face
Другие модели семейства
-
Command R7B Arabic
Cohereконтекст 128 тыс.$0,037 / $0,15открытые веса
-
Command R+
Cohere192-е место в Epochконтекст 128 тыс.$2,50 / $10открытые веса
Данные: models.dev (MIT).