Cohere发布RAG增强版大模型并开源权重，支持中文、1040亿参数

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4月5日，知名类ChatGPT平台Cohere在官网发布了全新模型——Command R+。

据悉，Command R+有1040亿参数，支持英语、中文、法语、德语等10种语言。最大特色之一是，Command R+对内置的RAG（检索增强生成）进行了全面强化，其性能仅次于GPT-4 tubro，高于市面上多数开源模型。

目前，Cohere已经开源了Command R+的权重，但只能用于学术研究无法商业化。想商业应用，用户可以通过微软Azure云使用该模型或者Cohere提供的API。

huggingface地址：https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-plus

量化版：https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-plus-4bit

强化版RAG

Cohere联合创始人兼Transformer作者之一的Aidan Gomez表示，RAG作为目前大模型厂商必备模块之一，Command R+对该功能进行了深度强化，在提升生成内容的准确的同时，极大减少了模型的“幻觉”。

根据其发布的性能测试数据显示，在多语言、RAG、工具使用三大模块，Command R+的性能基本与GPT-4 turo差不多，大幅度超过知名开源模型Mistral。

由于Command R+内置了一个高级分词器，对非英语文本的压缩效果比市面上其他模型好得多能够实现高达 57% 的成本降低。

所以，在大模型输入方面成本只有GPT-4 turo的三分之一，输出只有其二分之一，可以帮助企业节省大量资金。

Command R+另外一个特色就是支持与企业平台相结合，实现业务流程自动化。Gomez认为，大模型不仅能够生成各种文本等内容，对于企业来说就像“发动机”一样，能充当核心推理引擎来实现复杂业务流程的自动化（和RPA机器人差不多）。

Command R+可以与企业的CRM、ERP、HR等不同类型的软件相结合使用，例如，可以将大模型内置在CRM平台中，帮助企业自动记录、管理客户关系、活动以及更新日志等。

这也就是说，Command R+不仅仅是一个能生成内容的模型，更多的是可以帮助自动执行多场景复杂业务的智能AI代理(和AutoGPT差不多）。

此外，当Command R+在执行任务的过程中发生错误时，可以进行自我纠错，然后记住错误避免下次遭遇相同的情况。

什么是RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和生成的技术，主要为大型语言模型提供外部知识源，以便生成更准确、更丰富的回答或内容，并减少模型的幻觉问。

尤其是在需要广泛背景知识来生成响应的任务中，例如，问答、文本摘要和拟人对话等。

RAG的主要架构包括检索器、生成器和融合机制三大块。

检索器：检索器的作用是在给定输入（例如，一个自然文本提问）时，从一个大规模的文档集合中快速检索出相关的文档或信息片段。常用的检索方法包括基于向量空间模型的方法包括BM25、Dense Passage Retrieval等。

生成器：生成器通常是一个预训练模型，例如，GPT-4、Command R+等。它使用检索到的文档作为额外的上下文信息，生成与输入相关的回答或文本。

融合机制：在检索到的文档和原始输入之间建立联系的机制。它决定了如何将检索到的信息整合到生成过程中，以提高生成文本的相关性和准确性。

可以通过不同的方式实现，包括直接将检索结果作为生成器的一部分输入，或使用更复杂的注意力机制来动态选取最相关的信息。

所以，大模型在使用了RAG功能后，可以访问比预训练模型训练时期更广泛、更具时效性的知识，提高生成内容的相关性和准确性。

尤其是对于一些需要特定知识背景的任务，大模型直接生成响应需要耗费巨大AI算力。而RAG通过检索引入的背景知识，可以显著减少算力需求。

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