何以突出重圍？初創公司Cohere獲2.5億美元融資_PEN

隨著OpenAI推出ChatGPT在人工智能領域掀起的千層浪，生成式AI開始被普羅大眾所熟知。《日本經濟新聞》在此前報道中指出，全球100多家大規模生成式AI企業總市值達480億美元，約為2020年的6倍，OpenAI的確引領了市場對生成式AI企業的投資熱潮。

實際上，除了OpenAI，AI的發展浪潮中還有Jasper、DeepMind、Stability、Cohere等競爭者。5月3日，《紐約時報》報道稱，兩名知情人士透露Cohere已獲2.5億美元融資，估值約20億美元，投資者包括互聯網軟件巨頭Salesforce、芯片制造商Nvidia、多倫多風投公司Inovia Capital和硅谷公司Index Ventures。這是自2022年ChatGPT發布后在生成式AI領域的最新重大投資。而此前，Cohere籌集的總資金已達1.7億美元，包括2022年由Tiger Global領投的1.25億美元B輪融資。

“百舸爭流，奮楫者先；千帆競發，勇進者勝”。作為加拿大的一家初創企業，Cohere何以突出重圍，斬獲眾多投資者的青睞？了解該企業的發展歷程、其產品區別于ChatGPT的獨特優勢后，相信我們會對投融資市場風向的選擇理由與生成式AI的發展動向有所理解。

創立于2019年的Cohere是一家自然語言處理 (NLP) 公司，基于大型NLP模型為外界提供API服務，從而提高計算機理解和生成文本、閱讀和寫作的能力。該公司由艾丹·戈麥斯 (Aidan Gomez) 與兩個朋友Nick Frosst和Ivan Zhang一起創辦，它的總部位于加拿大多倫多，在美國舊金山、英國倫敦均設有辦事處。自合作以來，他們組建了一支約135人的團隊，目前還在繼續擴建以更好的提供相關API服務。

研究人員：韓國人更喜歡加密貨幣，但不喜歡DeFi:金色財經報道，DeFi研究員Ignas在7月13日發表了題為《韓國加密文化：為什么韓國人喜歡加密而不是 DeFi》的文章，Ignas分析了韓國加密貨幣市場以及韓國人對DeFi的厭惡。Ignas聲稱，韓國加密市場在比特幣交易中占據了主要地位，從而導致了現象級的“泡菜溢價”，即使在抑制泡菜溢價之后，比特幣“熱潮”仍然存在。

2022年，韓國繼美國和日本之后位居比特幣交易量第三位，美國位居第一，日本位居第二。然而，Ignas研究發現，盡管韓國主要區塊鏈公司做出了努力，但韓國人對DeFi的興趣相對較小。他斷言，該國對金融體系的較高信任度以及使用Upbit和Bithumb等CEX的傾向可能是他們厭惡DeFi的主要原因。

Ignas解釋說，與CEX相比，DeFi很難使用：設置錢包、保護私鑰、取款和存款都很煩人，而且DeFi應用程序本身的UI/UX不適合韓國市場。[2023/7/14 10:55:22]

兩位聯合創始人Aidan Gomez和Nick Frosst曾擔任過谷歌研究員，其中Aidan Gomez是大名鼎鼎的《Attention Is All You Need》論文的作者之一。該論文提出了一種新的、被譽為ChatGPT的“祖師爺”的網絡架構“Transformer”，ChatGPT通過Transformer模型進行了序列建模，并通過自回歸方式進行訓練，使得大語言模型能夠根據前文內容和當前輸入，生成符合語法規則和語義邏輯的擬人化內容，這使得國內外都掀起了一波未平一波又起的大規模語言模型訓練的熱潮。

數據：1inch第二季度總交易量超280億美元，DAO金庫環比下降10.8%:7月10日消息，Messari發布1inch Network 2023年第二季度報告，報告顯示，1inch Network處理的總交易量超過280億美元，較第一季度下降37%。下降并不僅僅歸因于第二季度交易量的減少，而是由于2023年3月USDC脫鉤事件導致第一季度交易量膨脹。以太坊在1inch Network中保持領先地位，占第二季度總聚合量的70%。1inch DAO金庫環比下降10.8%，為1630萬美元。1INCH V2吸引1.84億枚1INCH質押，較上一季度增長超過20%。[2023/7/10 10:12:32]

Cohere提供了與ChatGPT類似的產品，目前主要包括：搜索文本（多語言嵌入、神經搜索、搜索排名）、分類文本和生成文本三大類產品，幫助企業快速部署對話式AI聊天機器人、生成式搜索引擎、文本摘要總結、增強向量搜索等，是為數不多在技術層面具備與OpenAI進行競爭的AI企業之一，這也是其受到資本市場青睞的重要原因之一。

Cohere曾在2021年9月獲得4000萬美元A輪融資；2022年2月獲得1.25億美元B輪融資，投資者包括老虎環球基金、“AI教父” Geoffrey Hinton、斯坦福大學教授李飛飛、深度學習專家Pieter Abbeel等。在2022年10月，Cohere便開始與谷歌、Salesforce、Nvidia進行融資談判，如今，Cohere獲得巨額融資將繼續與OpenAI展開激烈競爭，繼續加快類似ChatGPT產品的技術創新和更新迭代。

蘋果公司將允許應用程序在其App Store銷售NFT:金色財經報道，蘋果現在允許銷售NFT的應用程序通過其App Store安裝和銷售。當前應用的開發者可以在應用中銷售NFT，新的應用也可以在其中設置NFT。然而，許多人關注的是蘋果在每筆交易中的30%的高額分成，據The Information報道，Magic Eden在得知該政策后從App Store中退出了其服務。（nftevening.com）[2022/9/26 7:20:18]

實際上，在OpenAI發布GPT-4之后的一段時間內，大部分人都將目光聚焦于AI大模型，包括Anthropic、 AI21、 Cohere和Character.AI在內的眾多資金充足的初創公司都在投入大量資源來構建更大的算法和模型，以期待努力趕上OpenAI的技術。

但就在AI競賽如火如荼開展之時，OpenAI的首席執行官Sam Altman卻表示巨型AI模型的時代已結束，“未來新一步的進化，將不會來自于巨型模型”。那同屬該領域的Cohere又為何會獲得資本的青睞呢？

Cohere AI將其模型分為兩類：生成模型和嵌入模型。生成模型通過對互聯網上大量的數據進行訓練，而嵌入模型是多語言支持的，可以支持超過109種語言。Cohere的模型有不同的規格，公司的指令模型每周都在進步，而同類領域的其他提供商通常要幾個月或甚至一年才會發布重要的模型更新。

盡管Cohere AI與谷歌合作獲取其硬件能力，但其并不僅限于Google Cloud。例如，Cohere在AWS SageMaker上運營，并計劃在其他云服務提供商上提供服務。Cohere AI的方法非常開放，并以客戶為中心，他們通過在任何云供應商上運行以使客戶獲得最佳體驗和服務。

Parallel Alpha系列NFT近24小時交易額增幅超4000%:金色財經報道，據OpenSea數據顯示，Parallel Alpha系列NFT近24小時交易額為371ETH，24小時交易額增幅達4034%，24小時交易額排名位列OpenSea第三。[2022/9/12 13:23:23]

相較于GPT-4，Cohere AI尚未采用多模態方法。Cohere AI的高級副總裁Saurabh Baji表示，“我認為圖像和視頻非常令人興奮。但從商業角度來看，這也是一個不同的問題。我們并不關注AGI，而是專注于客戶實際面臨的問題。很多客戶的需求都非常以語言為中心。”

從AI競爭格局的角度來看，Cohere AI和OpenAI都是目前AI領域的重要參與者。雖然兩家公司都專注于大型語言模型，但它們的重點和方法略有不同。OpenAI在一系列領域都有所涉獵，包括自然語言處理、計算機視覺和強化學習等。此外，OpenAI也吸引了大量的資本，其中包括像微軟、谷歌和亞馬遜這樣的科技巨頭。

相比之下，Cohere AI專注于提供易于使用和部署的大型語言模型，為企業客戶提供更好的商業解決方案。盡管Cohere AI在規模和影響力上與OpenAI存在一定的差距，但其在語言模型方面的專注度和靈活性使其成為一個非常有前途的公司。

另外，在資本方面，Cohere AI也獲得了很多青睞。除了幾個知名風險投資公司的支持，該公司還獲得了加拿大政府和Google等科技巨頭的支持。這些資金的注入有助于Cohere AI繼續擴展其業務和規模，并在AI市場上取得更大的份額。

美股股指期貨跌幅擴大，納斯達克100指數期貨跌0.61%:行情顯示，美股股指期貨跌幅擴大，納斯達克100指數期貨跌0.61%，標普500指數期貨跌0.36%，道指期貨跌0.17%。[2022/5/16 3:19:48]

總的來說，雖然Cohere AI和OpenAI在AI競爭格局中處于不同的位置，但它們都是這個領域中非常有前途的公司。Cohere AI在語言模型方面的專注度和靈活性使其成為一個與OpenAI進行競爭的關鍵因素之一，而資本的支持也給了Cohere AI更多的機會來發揮其潛力，并在市場上取得更大的份額。

大語言模型（Large Language Models，簡稱LLMs）是一類基于深度學習技術的自然語言處理（NLP）模型，它們具有大量的參數，并能夠理解和生成人類語言。這類模型通常采用神經網絡架構，尤其是Transformer架構。

近期，一篇綜述論文《在實踐中利用大模型的力量》在AI學術圈爆火，而其中一張名為“大預言模型進化樹”的圖片引起了不小的轟動，其梳理了2018年到2023年的大預言模型代表作。

相較于Open AI不斷深耕至今走向AI的前沿，曾經頗具影響力的谷歌BERT似乎從一開始就走向了“岔路”。當我們以年為單位看LLM發展史的時候，忍不住唏噓“在大模型沒有成功之前，一切都是場賭局”。

大語言模型發展進化史

2017年的時候，谷歌研究員在《Attention is all you need》一文中介紹了Transformer架構——這也是目前最常用到的架構之一，是BERT、GPT等預訓練模型的基礎。時至今日，Transformer架構仍是GPT模型的基礎架構。

Transformer架構的提出和預訓練的方法將大語言模型推向了新的階段——以谷歌為首的科技大公司在2017年后聚焦于研發能夠處理多種自然語言任務的大模型。

2018年6月，OpenAI采用Transformer架構發布了它們的模型——GPT-1。緊接著，谷歌正式向世界介紹了全新預訓練模型——BERT。

時間來到2019年，微軟宣布與OpenAI達成10億美金的合作。次年9月，OpenAI授權微軟使用GPT-3模型，微軟成為全球首個享用GPT-3能力的公司。

科技巨頭Meta當然也不甘示弱，于2022年推出有著“開源版本的GPT-3”之稱的OPT，并于今年推出能在單個GPU上運行的大語言模型LLaMA。

如今GPT-4也已發布，更強的文本生成能力與詳細的邏輯判斷能力讓OpenAI在四年內快速崛起，并成功“破圈”。

Cohere的聯合創始人Nick Frosst對Altman認為大模型不會永遠奏效的觀點也是表示認同的，他表示“有很多方法可以讓Transformer變得更好、更有用，而且很多方法并不涉及向模型添加參數”。Frosst還說，新的AI模型設計或架構，以及基于人類反饋的進一步優化，將會是許多人工智能研究人員已經在探索和有前途的方向。

一些有前景的LLM用例

利用LLM大模型可以做許多“很酷”的事情，但我們必須承認，基于人類實際需求的創新發展方向才是最根本的邏輯，所以“實用主義”是我們考量LLM應用的重要指標。

對于到底是選擇只經過預訓練的大模型LLM，還是在此基礎上經過特定數據集微調后的較小模型問題，《在實踐中利用大模型的力量》這篇論文給出的答案是具體情況具體分析，我們可以參照這張決策流程思維導圖來獲得一些啟示。

各種基于LLM構建的應用程序在不斷刷新我們的認知，計算機科學家Chip Huyen在其文章《為生產構建 LLM 應用程序》中為我們提供了一些有前景的LLM用例：

人工智能助手：針對不同用戶群體來構建不同的任務，比如安排日程、做筆記、預訂航班、購物等。但是，最終目標是打造一個可以幫助你做任何事情的智能助手。

聊天機器人：聊天機器人在API方面類似于人工智能助手。如果說人工智能助手的目標是完成用戶交給它的任務，那么聊天機器人的目標更多的是成為一個伴侶。例如，你可以讓聊天機器人像名人、電影角色、作家等一樣說話。

學習：ChatGPT不僅可以生成問題，還可以評估學生輸入的答案是否正確，以及對論文進行評分和反饋。同時，它也很擅長在同一個辯論話題上采取不同的立場，可以成為學生很好的辯論伙伴。

搜索引擎優化：如今，許多公司都依賴于創造大量內容，希望在谷歌上排名靠前。但在未來，搜索引擎優化可能會變得更像一場貓捉老鼠的游戲：搜索引擎會想出新的算法來檢測人工智能生成的內容，而公司則會更好地繞過這些算法。人們可能也會減少對搜索的依賴，而更多地依賴品牌（例如，只相信某些人或公司創造的內容）。

除此之外，大語言模型可以幫助生命科學研究人員更好地理解蛋白質、分子、DNA和RNA，幫助信用卡公司進行異常檢測和欺詐分析以保護消費者，幫助法律團隊進行法律釋義和抄寫等。

在未來的模型面前，或許現在我們看到的大模型只是螻蟻。但我們可以期待，未來更加強大的語言模型將會更徹底改變人們的生活方式。

現在，我們可以看到越來越多的企業涌入AI的洪流，個體也不可避免地主動參與或者被席卷進去，我們永遠不知道明天會發生什么。未來的另一個五年又會有多少大語言模型出現，誰又將沖在行業最前端呢？讓我們拭目以待。

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