საწარმოო ხელოვნური ინტელექტის (ხ.ი.) კომპანია Cohere-მ მიმდინარე ინდოეთის ხელოვნური ინტელექტის სამიტის ფარგლებში მრავალენოვანი მოდელების ახალი ოჯახი წარადგინა. მოდელები, სახელწოდებით Tiny Aya, არის ღია წონის – რაც იმას ნიშნავს, რომ მათი ძირითადი კოდი საჯაროდ ხელმისაწვდომია ნებისმიერისთვის გამოსაყენებლად და მოდიფიცირებისთვის – მხარს უჭერს 70-ზე მეტ ენას და შეუძლია ყოველდღიურ მოწყობილობებზე, მაგალითად, ლეპტოპებზე, ინტერნეტ კავშირის გარეშე მუშაობა. ეს მოდელი, რომელიც კომპანიის კვლევითმა განყოფილებამ Cohere Labs-მა გამოუშვა, მხარს უჭერს სამხრეთ აზიურ ენებს, როგორებიცაა ბენგალური, ჰინდი, პენჯაბური, ურდუ, გუჯარათი, ტამილური, ტელუგუ და მარათული. საბაზისო მოდელი შეიცავს 3.35 მილიარდ პარამეტრს – რაც მისი ზომისა და სირთულის საზომია. Cohere-მ ასევე გამოუშვა TinyAya-Global, ვერსია, რომელიც დახვეწილია მომხმარებლის ბრძანებების უკეთ შესასრულებლად, იმ აპლიკაციებისთვის, რომლებიც საჭიროებენ ფართო ენობრივ მხარდაჭერას. ოჯახს ავსებს რეგიონული ვარიანტები: TinyAya-Earth აფრიკული ენებისთვის; TinyAya-Fire სამხრეთ აზიური ენებისთვის; და TinyAya-Water აზია-წყნარი ოკეანის რეგიონისთვის, დასავლეთ აზიისა და ევროპისთვის. „ეს მიდგომა თითოეულ მოდელს საშუალებას აძლევს განავითაროს უფრო ძლიერი ლინგვისტური საფუძველი და კულტურული ნიუანსი, შექმნას სისტემები, რომლებიც უფრო ბუნებრივი და სანდო იქნება იმ თემებისთვის, რომლებსაც ისინი უნდა ემსახურონ. ამავდროულად, Tiny Aya-ს ყველა მოდელი ინარჩუნებს ფართო მრავალენოვან დაფარვას, რაც მათ მოქნილ საწყის წერტილებად აქცევს შემდგომი ადაპტაციისა და კვლევისთვის“, – ნათქვამია კომპანიის განცხადებაში. Cohere-მ აღნიშნა, რომ ეს მოდელები, რომლებიც გაწვრთნილია 64 H100 GPU-ს (Nvidia-ს მიერ წარმოებული მაღალი სიმძლავრის ჩიპის ტიპი) ერთ კლასტერზე შედარებით მოკრძალებული გამოთვლითი რესურსების გამოყენებით, იდეალურია მკვლევრებისა და დეველოპერებისთვის, რომლებიც ქმნიან აპლიკაციებს მშობლიურ ენაზე მოლაპარაკე აუდიტორიისთვის. მოდელებს შეუძლიათ პირდაპირ მოწყობილობებზე მუშაობა, ასე რომ, დეველოპერებს შეუძლიათ მათი გამოყენება ოფლაინ თარგმანის განსახორციელებლად. კომპანიამ აღნიშნა, რომ მან შექმნა თავისი ძირითადი პროგრამული უზრუნველყოფა მოწყობილობაზე გამოყენებისთვის, რაც მოითხოვს ნაკლებ გამოთვლით ძალას, ვიდრე ყველაზე შედარებადი მოდელები. ლინგვისტურად მრავალფეროვან ქვეყნებში, როგორიცაა ინდოეთი, ამგვარ ოფლაინ შესაძლებლობებს შეუძლია მრავალფეროვანი აპლიკაციებისა და გამოყენების სცენარების გახსნა, ინტერნეტთან მუდმივი წვდომის საჭიროების გარეშე. მოდელები ხელმისაწვდომია HuggingFace-ზე, ხელოვნური ინტელექტის მოდელების გაზიარებისა და ტესტირების პოპულარულ პლატფორმაზე, ასევე Cohere Platform-ზე. დეველოპერებს შეუძლიათ მათი ჩამოტვირთვა HuggingFace-დან, Kaggle-დან და Ollama-დან ლოკალური განლაგებისთვის. კომპანია ასევე ავრცელებს სასწავლო და შეფასების მონაცემთა ნაკრებებს HuggingFace-ზე და გეგმავს ტექნიკური ანგარიშის გამოქვეყნებას, რომელიც დეტალურად აღწერს მისი ვარჯიშის მეთოდოლოგიას. სტარტაპის აღმასრულებელმა დირექტორმა, ეიდან გომესმა, გასულ წელს განაცხადა, რომ კომპანია „მალე“ გეგმავს ბაზარზე გასვლას (საჯარო კომპანიად ქცევას). CNBC-ის ცნობით, კომპანიამ 2025 წელი წარმატებით დაასრულა, 240 მილიონი დოლარის წლიური განმეორებადი შემოსავლით, წლის განმავლობაში კვარტალურად 50%-იანი ზრდით.