Cohere एक कंपनी है जिसका मुख्यालय टोरंटो, कनाडा में है, जिसकी स्थापना 2019 में Aidan Gomez, Ivan Zhang, और Nick Frosst ने की थी। Gomez "Attention Is All You Need" के सह-लेखक थे, जो 2017 का पेपर था जिसने ट्रांसफॉर्मर वास्तुकला पेश की, जो लगभग सभी आधुनिक बड़े भाषा मॉडल प्रणालियों के अंतर्गत है, जिससे Cohere को एक प्रारंभिक विश्वसनीयता का दावा मिला जो उस शोध वंश से बाहर के संस्थापकों वाली प्रयोगशालाओं से अलग था। Frosst, Gomez की तरह, कंपनी की सह-स्थापना से पहले Geoffrey Hinton के अधीन काम कर चुके थे।
एंटरप्राइज़ फोकस
OpenAI के साथ ChatGPT या Anthropic के साथ Claude जैसे उपभोक्ता-सामना करने वाले प्रतिद्वंद्वियों के विपरीत, Cohere ने शुरुआत से ही खुद को मुख्य रूप से व्यवसाय-से-व्यवसाय प्रदाता के रूप में स्थापित किया, जो अपने Command परिवार के मॉडलों तक API पहुंच बेचता है, जैसे कार्यों के लिए सारांशीकरण, पुनर्प्राप्ति, और एंटरप्राइज़ खोज, और डेटा गोपनीयता और ऑन-प्रिमाइसेस या वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड परिनियोजन विकल्पों पर जोर देता है जो वित्त और सरकार जैसे विनियमित उद्योगों के लिए आकर्षक हैं। इस स्थिति ने Cohere को बेहतर-वित्त पोषित उपभोक्ता सहायकों के साथ सीधी सुविधा-दर-सुविधा प्रतिस्पर्धा से बचने दिया, जबकि बड़े एंटरप्राइज़ अनुबंधों को लक्षित किया।
Aya और बहुभाषी अनुसंधान
Cohere की गैर-लाभकारी अनुसंधान शाखा, Cohere For AI, ने Aya पहल शुरू की, जो एक खुला अनुसंधान परियोजना है जिसका उद्देश्य बड़े भाषा मॉडल के प्रदर्शन और मूल्यांकन को उन भाषाओं में सुधारना है जो AI अनुसंधान से कम सेवा प्राप्त हैं, जो ऐतिहासिक रूप से अंग्रेजी पर भारी केंद्रित रहा है। Aya ने वैश्विक स्वयंसेवक अनुसंधान समुदाय के योगदान से निर्मित खुले डेटासेट और खुले-वजन वाले बहुभाषी मॉडल दोनों जारी किए, जिससे Cohere के अनुसंधान आउटपुट को पूरी तरह से बंद प्रयोगशालाओं और EleutherAI और Allen Institute for AI जैसे पूरी तरह से खुले समूहों के पूरक के रूप में स्थापित किया गया।
फंडिंग और बाजार स्थिति
Cohere ने Nvidia, Salesforce, और Oracle सहित निवेशकों से महत्वपूर्ण धन जुटाया, 2024 तक अरबों डॉलर में रिपोर्ट किए गए मूल्यांकन तक पहुंच गया, हालांकि लगातार OpenAI और Anthropic के मूल्यांकन से नीचे रहा। विश्लेषकों और पत्रकारों ने समय-समय पर सवाल उठाया है कि क्या Cohere की एंटरप्राइज़-प्रथम रणनीति राजस्व उत्पन्न कर सकती है जो बेहतर-पूंजी वाले प्रतिद्वंद्वियों के खिलाफ निरंतर बड़े पैमाने पर प्रीट्रेनिंग निवेश को उचित ठहराती है, एक प्रतिस्पर्धी दबाव जो सीमांत मॉडल स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने वाली छोटी प्रयोगशालाओं के लिए आम है। Cohere ने विशुद्ध रूप से कच्चे बेंचमार्क लीडरबोर्ड स्थिति पर प्रतिस्पर्धा करने के बजाय एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए दक्षता और कुल परिनियोजन लागत पर जोर देकर, और 2025 और 2026 में उद्योग-व्यापी AI एजेंट अपनाने के बढ़ने के साथ एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो के लिए एजेंटिक टूलिंग में विस्तार करके जवाब दिया है।