論文の概要: Command A: An Enterprise-Ready Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00698v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 12:08:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:25:50.282098
• Title: Command A: An Enterprise-Ready Large Language Model
• Title（参考訳）: Command A: エンタープライズ対応の大規模言語モデル
• Authors: Team Cohere, Aakanksha, Arash Ahmadian, Marwan Ahmed, Jay Alammar, Yazeed Alnumay, Sophia Althammer, Arkady Arkhangorodsky, Viraat Aryabumi, Dennis Aumiller, Raphaël Avalos, Zahara Aviv, Sammie Bae, Saurabh Baji, Alexandre Barbet, Max Bartolo, Björn Bebensee, Neeral Beladia, Walter Beller-Morales, Alexandre Bérard, Andrew Berneshawi, Anna Bialas, Phil Blunsom, Matt Bobkin, Adi Bongale, Sam Braun, Maxime Brunet, Samuel Cahyawijaya, David Cairuz, Jon Ander Campos, Cassie Cao, Kris Cao, Roman Castagné, Julián Cendrero, Leila Chan Currie, Yash Chandak, Diane Chang, Giannis Chatziveroglou, Hongyu Chen, Claire Cheng, Alexis Chevalier, Justin T. Chiu, Eugene Cho, Eugene Choi, Eujeong Choi, Tim Chung, Volkan Cirik, Ana Cismaru, Pierre Clavier, Henry Conklin, Lucas Crawhall-Stein, Devon Crouse, Andres Felipe Cruz-Salinas, Ben Cyrus, Daniel D'souza, Hugo Dalla-Torre, John Dang, William Darling, Omar Darwiche Domingues, Saurabh Dash, Antoine Debugne, Théo Dehaze, Shaan Desai, Joan Devassy, Rishit Dholakia, Kyle Duffy, Ali Edalati, Ace Eldeib, Abdullah Elkady, Sarah Elsharkawy, Irem Ergün, Beyza Ermis, Marzieh Fadaee, Boyu Fan, Lucas Fayoux, Yannis Flet-Berliac, Nick Frosst, Matthias Gallé, Wojciech Galuba, Utsav Garg, Matthieu Geist, Mohammad Gheshlaghi Azar, Seraphina Goldfarb-Tarrant, Tomas Goldsack, Aidan Gomez, Victor Machado Gonzaga, Nithya Govindarajan, Manoj Govindassamy, Nathan Grinsztajn, Nikolas Gritsch, Patrick Gu, Shangmin Guo, Kilian Haefeli, Rod Hajjar, Tim Hawes, Jingyi He, Sebastian Hofstätter, Sungjin Hong, Sara Hooker, Tom Hosking, Stephanie Howe, Eric Hu, Renjie Huang, Hemant Jain, Ritika Jain, Nick Jakobi, Madeline Jenkins, JJ Jordan, Dhruti Joshi, Jason Jung, Trushant Kalyanpur, Siddhartha Rao Kamalakara, Julia Kedrzycki, Gokce Keskin, Edward Kim, Joon Kim, Wei-Yin Ko, Tom Kocmi, Michael Kozakov, Wojciech Kryściński, Arnav Kumar Jain, Komal Kumar Teru, Sander Land, Michael Lasby, Olivia Lasche, Justin Lee, Patrick Lewis, Jeffrey Li, Jonathan Li, Hangyu Lin, Acyr Locatelli, Kevin Luong, Raymond Ma, Lukas Mach, Marina Machado, Joanne Magbitang, Brenda Malacara Lopez, Aryan Mann, Kelly Marchisio, Olivia Markham, Alexandre Matton, Alex McKinney, Dominic McLoughlin, Jozef Mokry, Adrien Morisot, Autumn Moulder, Harry Moynehan, Maximilian Mozes, Vivek Muppalla, Lidiya Murakhovska, Hemangani Nagarajan, Alekhya Nandula, Hisham Nasir, Shauna Nehra, Josh Netto-Rosen, Daniel Ohashi, James Owers-Bardsley, Jason Ozuzu, Dennis Padilla, Gloria Park, Sam Passaglia, Jeremy Pekmez, Laura Penstone, Aleksandra Piktus, Case Ploeg, Andrew Poulton, Youran Qi, Shubha Raghvendra, Miguel Ramos, Ekagra Ranjan, Pierre Richemond, Cécile Robert-Michon, Aurélien Rodriguez, Sudip Roy, Laura Ruis, Louise Rust, Anubhav Sachan, Alejandro Salamanca, Kailash Karthik Saravanakumar, Isha Satyakam, Alice Schoenauer Sebag, Priyanka Sen, Sholeh Sepehri, Preethi Seshadri, Ye Shen, Tom Sherborne, Sylvie Chang Shi, Sanal Shivaprasad, Vladyslav Shmyhlo, Anirudh Shrinivason, Inna Shteinbuk, Amir Shukayev, Mathieu Simard, Ella Snyder, Ava Spataru, Victoria Spooner, Trisha Starostina, Florian Strub, Yixuan Su, Jimin Sun, Dwarak Talupuru, Eugene Tarassov, Elena Tommasone, Jennifer Tracey, Billy Trend, Evren Tumer, Ahmet Üstün, Bharat Venkitesh, David Venuto, Pat Verga, Maxime Voisin, Alex Wang, Donglu Wang, Shijian Wang, Edmond Wen, Naomi White, Jesse Willman, Marysia Winkels, Chen Xia, Jessica Xie, Minjie Xu, Bowen Yang, Tan Yi-Chern, Ivan Zhang, Zhenyu Zhao, Zhoujie Zhao,
• Abstract要約: コマンドAはエージェント最適化および多言語対応モデルである。 クラス内で最高のRetrieval Augmented Generation機能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 165.8626180513544
• License:
• Abstract: In this report we describe the development of Command A, a powerful large language model purpose-built to excel at real-world enterprise use cases. Command A is an agent-optimised and multilingual-capable model, with support for 23 languages of global business, and a novel hybrid architecture balancing efficiency with top of the range performance. It offers best-in-class Retrieval Augmented Generation (RAG) capabilities with grounding and tool use to automate sophisticated business processes. These abilities are achieved through a decentralised training approach, including self-refinement algorithms and model merging techniques. We also include results for Command R7B which shares capability and architectural similarities to Command A. Weights for both models have been released for research purposes. This technical report details our original training pipeline and presents an extensive evaluation of our models across a suite of enterprise-relevant tasks and public benchmarks, demonstrating excellent performance and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,実世界のエンタープライズユースケースに優れた大規模言語モデルであるCommand Aの開発について述べる。 Command Aはエージェント最適化および多言語対応モデルであり、グローバルビジネスの23言語をサポートするとともに、レンジパフォーマンスの面で効率のバランスをとる新しいハイブリッドアーキテクチャである。 洗練されたビジネスプロセスを自動化するための基盤とツール使用を備えた、クラス内の最高の検索拡張生成(RAG)機能を提供する。 これらの能力は、自己組織化アルゴリズムやモデルマージ技術を含む、分散化されたトレーニングアプローチを通じて達成される。 また、Command R7Bの結果は、Command A. Weightsの能力とアーキテクチャ上の類似点を共有しています。 この技術レポートでは、当社の当初のトレーニングパイプラインを詳述し、エンタープライズ関連タスクと公開ベンチマークのスイートにわたって、当社のモデルを広範囲に評価し、優れたパフォーマンスと効率を実証しています。

関連論文リスト

• From Multimodal LLMs to Generalist Embodied Agents: Methods and Lessons [85.99268361356832]
  一般身体エージェント(GEA)にMLLMを適用するプロセスを紹介する。 GEAは、多体アクショントークンーザを通じて、さまざまなドメインにまたがって自分自身をグラウンド化できる単一の統一モデルである。 本研究は,汎用エージェント構築のためのクロスドメインデータとオンラインRLを用いたトレーニングの重要性を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-11T15:06:25Z)
• Aggregated Knowledge Model: Enhancing Domain-Specific QA with Fine-Tuned and Retrieval-Augmented Generation Models [0.0]
  本稿では,クローズドドメイン質問応答システム(QA)の新たなアプローチを提案する。 ローレンス・バークレー国立研究所(LBL)科学情報技術(ScienceIT)ドメインの特定のニーズに焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T00:49:46Z)
• Apple Intelligence Foundation Language Models [109.60033785567484]
  本報告では、モデルアーキテクチャ、モデルトレーニングに使用されるデータ、トレーニングプロセス、評価結果について述べる。 私たちは、Responsible AIと、モデル開発全体を通して原則がどのように適用されているかに重点を置いています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T18:38:49Z)
• Arcee's MergeKit: A Toolkit for Merging Large Language Models [0.6374098147778188]
  MergeKitは、任意のハードウェア上でモデルを効率的にマージするためのフレームワークである。 これまで、何千ものモデルがオープンソースコミュニティによってマージされてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T02:38:01Z)
• An Interactive Agent Foundation Model [49.77861810045509]
  本稿では,AIエージェントを訓練するための新しいマルチタスクエージェントトレーニングパラダイムを用いた対話型エージェント基礎モデルを提案する。 トレーニングパラダイムは、視覚マスク付きオートエンコーダ、言語モデリング、次世代の予測など、多様な事前学習戦略を統一する。 私たちは、ロボティクス、ゲームAI、ヘルスケアという3つの異なる領域でフレームワークのパフォーマンスを実演します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-08T18:58:02Z)
• AutoAct: Automatic Agent Learning from Scratch for QA via Self-Planning [54.47116888545878]
  AutoActはQAのための自動エージェント学習フレームワークである。 大規模アノテートデータやクローズドソースモデルからの合成計画軌道は依存していない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T16:57:24Z)
• MindLLM: Pre-training Lightweight Large Language Model from Scratch, Evaluations and Domain Applications [46.337078949637345]
  我々は、スクラッチから訓練されたバイリンガル軽量な大規模言語モデルの新しいシリーズであるMindLLMを紹介する。 大規模なモデル開発で得られた経験の詳細な説明が与えられ、プロセスのすべてのステップをカバーする。 MindLLMは、いくつかの公開ベンチマークにおいて、他のオープンソースの大規模モデルのパフォーマンスと一貫して一致または上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T12:22:34Z)
• ZhichunRoad at Amazon KDD Cup 2022: MultiTask Pre-Training for E-Commerce Product Search [4.220439000486713]
  検索結果の質を向上させるために,頑健な多言語モデルを提案する。 事前学習の段階では、mlmタスク、分類タスク、コントラスト学習タスクを採用する。 微調整段階では、自信ある学習、指数的移動平均法(EMA)、対人訓練(FGM)、正規化ドロップアウト戦略(R-Drop)を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T07:31:34Z)
• AutoBERT-Zero: Evolving BERT Backbone from Scratch [94.89102524181986]
  そこで本稿では,提案するハイブリッドバックボーンアーキテクチャを自動検索するOP-NASアルゴリズムを提案する。 提案するOP-NASの効率を向上させるために,探索アルゴリズムと候補モデルの評価を最適化する。 実験の結果、検索されたアーキテクチャ(AutoBERT-Zero)は、様々な下流タスクにおいてBERTとそのバリエーションの異なるモデル容量を著しく上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T16:46:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。