Aidan Gomez é cofundador e CEO da Cohere, uma empresa que está iniciando um novo capítulo no aprendizado de máquina ao oferecer aos desenvolvedores e empresas acesso à PNL que gera, categoriza e organiza texto em uma escala que antes era inimaginável. Antes da Cohere, Aidan foi coautor do artigo “Attention is All You Need”, que apresentou a arquitetura inovadora do Transformer. Ele também colaborou com vários luminares da IA, incluindo Geoff Hinton e Jeff Dean, durante seu tempo no Google Brain, onde a equipe concentrou seus esforços no aprendizado de máquina em grande escala.
O CEO e cofundador da Cohere, a principal plataforma de IA para empresas, é Aidan Gomez. A plataforma de IA de ponta da Cohere está perfeitamente adaptada às demandas das empresas, fornecendo customização, suporte ao cliente e alternativas para implantação segura de dados em suas atuais Nuvem infra-estruturas.
Aidan foi coautor do artigo “Attention is All You Need”, que estreou a revolucionária arquitetura Transformer, antes de ser coautor de Cohere. Enquanto estava no Google Brain, onde a equipe se concentrou em projetos de grande escala aprendizado de máquina, ele também trabalhou com outras figuras notáveis da IA, como Geoffrey Hinton e Jeff Dean.
Atualmente cursando doutorado em ciência da computação na Universidade de Oxford, Aidan, que mora em Toronto, formou-se com bacharelado. em ciência da computação pela Universidade de Toronto.
2023
Com o objetivo de revolucionar a IA generativa e a pesquisa semântica, a Cohere lançou o Embed v3, seu modelo de incorporação mais sofisticado até o momento. Uma das principais vantagens do Embed v3 é a capacidade de avaliar a qualidade geral do conteúdo de um documento e determinar até que ponto uma consulta se ajusta ao tópico do documento. Esse recurso permite que o modelo priorize os documentos de melhor qualidade, o que é muito útil ao lidar com conjuntos de dados complicados e barulhentos.
O Embed v3 da Cohere oferece eficiência mais econômica junto com maior precisão de pesquisa. Com a ajuda de uma técnica de treinamento especificamente desenvolvida e com reconhecimento de compressão, as empresas podem gerenciar com eficácia bilhões de incorporações sem ver um grande aumento nos custos de infraestrutura em nuvem.
Os desenvolvedores podem usar o Embed v3 para diversos propósitos. Ao aprimorar a funcionalidade dos aplicativos de pesquisa que lidam com dados ruidosos do mundo real, permite que as organizações melhorem os aplicativos de pesquisa. As empresas podem antecipar resultados de pesquisa mais precisos e pertinentes com o Embed v3. Além disso, o Embed v3 melhora as recuperações do sistema RAG. Esses sistemas tornam-se mais valiosos e perceptivos devido ao modelo, que lhes permite dar respostas completas e precisas.
A Cohere está lançando novas versões do Embed em inglês e em vários idiomas, cada uma com proporções únicas. Alcançando desempenho de última geração em benchmarks como Massive Text Embedding referência MTEB e recuperação fora de domínio no BEIR, essas versões elevaram significativamente o nível.
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