Cohere產品的特點是高性能，高安全性，多云適應性和數(shù)據(jù)可控性，這些特性正好解決目前商業(yè)客戶對于AI的普遍擔心，也是他們能夠與OpenAI等差異化競爭的關鍵。
編者按：本文來自微信公眾號 阿爾法公社（ID：alphastartups），創(chuàng)業(yè)邦經授權轉載
不久前，由Aidan Gomez、Ivan Zhang和Nick Frosst于2019年創(chuàng)立的Cohere獲得NVIDIA、Oracle、Salesforce Ventures等投資的2.7億美元新融資，成為20億美元獨角獸，也是基礎大模型領域排名第三的公司（前兩位是OpenAI和Anthropic）。
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Aidan Gomez分別在多倫多大學（本科）和牛津大學（博士）學習，他還是谷歌的學生研究者時就是《Attention Is All You Need》這篇大模型奠基性論文的主要作者之一。
Cohere專注為企業(yè)客戶提供文本搜索、文本分類和文本生成等于大模型的AI能力。他們產品的特點是高性能，高安全性，多云適應性和數(shù)據(jù)可控性，這些特性正好解決目前商業(yè)客戶對于AI的普遍擔心，也是他們能夠與OpenAI等差異化競爭的關鍵。
近日，Cohere的創(chuàng)始人Aidan Gomez和總裁Martin Kon（前Google/YouTube高管，管理過數(shù)十億美元的業(yè)務，2022年加入Cohere）接受了媒體采訪，他們不僅聊了對融資背后的考量，堅持多云適應性的思考，還以創(chuàng)業(yè)視角分享了對大語言模型的幻覺，閉源與開源，以及大語言模型使用工具等話題的洞見，對于在大語言模型領域的創(chuàng)業(yè)者是很好的參考。
用多云適應保證獨立地位，明智的融資策略問：今年二月，Aidan和我聊到Cohere一直保持低調。由于新的融資，你覺得這種情況現(xiàn)在完全改變了嗎？
Aidan Gomez：我認為我們正在取得進步，但我仍然覺得我們非常低調。我們在某些圈子里很出名，但在廣泛意義上，我們還有很多工作要做。我們仍在努力講述我們的故事，讓人們了解核心模型，以及我們適合的部署場景，即數(shù)據(jù)私密和多云適應性。
Martin Kon：我同意Aidan的看法。我認為我們上一輪融資是一個很好的證明點，展示了世界上最受尊敬的企業(yè)如何看待我們，以及他們多么想支持像Cohere這樣的獨立、多云適應性、擁有最先進LLM的公司，無論是在財務上還是作為合作伙伴。這不是一個聲明，而是在市場上得到證實；但在普及意識方面仍有很多工作要做。
問：你們經常談論Cohere是獨立的、多云適應的。這讓我想起NVIDIA，因為它們與不同的云公司建立合作關系。你是這樣看的嗎？
Kon：我們確實是多云適應的，當然，NVIDIA的技術在所有云服務提供商上都可用。其中一些也有專有的芯片，但NVIDIA無疑是從計算角度來看比較靈活的選擇。所以，對我們來說，能夠在每個云環(huán)境中部署，并使用一種可以移動的技術是很重要的。
Gomez：我們不受任何大型云服務提供商的控制，對于我們的客戶來說，這是一個關鍵的戰(zhàn)略優(yōu)勢。很多大型企業(yè)都是多云的。即使他們是單一云服務，他們也希望保留談判的能力。使用Cohere，你可以在云服務提供商之間切換，并同時在所有云服務上運行Cohere模型。
問：你認為對OpenAI來說，這是一個弱點嗎？如果客戶只能使用Azure，比如說？
Kon：不同的企業(yè)會有不同的重要考慮因素。我們當然從市場上聽到了反饋——自從加入Cohere以來，我已經與超過100位高管和企業(yè)進行了交談，以深入了解對他們來說什么是重要的。他們中的很多人說數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)保護、在我們的安全環(huán)境中定制數(shù)據(jù)的能力，以及我們的數(shù)據(jù)駐留要求、數(shù)據(jù)保護要求、訪問和權利要求，這些似乎非常非常重要。因此，我們選擇的方向似乎是肥沃的土地。
問：Cohere的投資者名單越來越長，從Oracle和NVIDIA到Salesforce和風險投資公司，以及像Geoffrey Hinton和Fei-Fei Li這樣的研究人員。這種多樣性有多重要？
Gomez：我認為這對Cohere來說是一個巨大的資產。在最新的融資中，我們的整個目標是聚集一群國際性的戰(zhàn)略和機構投資者來支持我們現(xiàn)在和未來的發(fā)展。我認為這是非常特殊和獨特的。沒有很多公司能夠在戰(zhàn)略和機構方面匯集一群國際投資者。在我們的領域，你會看到很多大型戰(zhàn)略單一玩家的投資，比如一個大型公司實體在一家大型語言模型公司背后投入一些資金。我們明確地想要避免這種情況，創(chuàng)造一種對我們的未來更加財務健康的東西。
問：彭博社前幾天報道說Cohere正在談判籌集更多資金。你能透露一些關于增加投資者范圍的信息嗎？
Kon：我很驚訝已經有傳言出現(xiàn)。我還沒有讀到那篇文章。但我們不對猜測發(fā)表評論。正如Aidan所說，我認為我們的主要投資者不僅通過投資獲得回報，而且他們投資以真正支持這種獨立的提供商。我認為這些公司非常關注安全性。例如，Oracle一直非常關注安全性，我們在數(shù)據(jù)保護方面有很多共同的優(yōu)先事項。我們很高興找到這樣的合作伙伴，希望向市場發(fā)出信號，展示他們對我們的方法的信任。
怎么幫助商業(yè)客戶理解和控制大模型的風險問：Aidan，鑒于你和Cohere聯(lián)合創(chuàng)始人Nick Frosst都來自Google Brain，而Geoffrey Hinton是你們的投資者名單之一，你對他最近關于AI風險和離開Google Brain的評論有什么看法？
Gomez：我喜歡Geoff。我認為他是全球AI和深度學習的專家。所以我非常尊重他的想法和意見，并且非常認真地對待他們。當Geoff講話時，我會傾聽。話雖如此，我們在這項技術的風險概況上確實有不同的看法。我認為他更關注對人類的風險，或者有些人稱之為x風險，或者是生存風險。我認為這些風險的優(yōu)先級低于另一類風險，即更近期或中期的風險，比如合成媒體和虛假信息的傳播。像在風險過高的情況下部署這些模型的風險。我的關注點更傾向于那些實際的風險，而不是假設性的未來風險。
與此同時，我們需要人們關注風險的各個方面。我認為Geoff引起人們對這一方面的關注是很好的。我希望人們能花更多的時間關注那些更實際、更現(xiàn)實的風險，而且坦白說，這些風險對政策制定者和公眾更相關。
問：關于這個問題，我對一項調查研究感到驚訝，該研究稱大約42%的首席執(zhí)行官實際上相信AI可能在未來10年內導致人類滅絕。你在公司與人們交談時聽到過這種說法嗎？
Kon：我從未聽說過。我認為我們一直在與他們交談的高管們是有擔憂的，但他們關心的是Aidan剛剛提到的一些問題，以及像偏見這樣的問題。如果你看一下Sara Hooker（她領導Cohere的AI研究小組）和她的團隊所關注的所有內容，以及她召集并匯集的全球數(shù)百名研究人員的網絡，這些都是現(xiàn)在正在發(fā)生的風險，這些系統(tǒng)現(xiàn)在正在部署。
問：我對像幻覺和偏見這樣的問題感到好奇，這些問題現(xiàn)在正處于新聞的焦點。你如何向客戶解釋，可以控制或處理大型語言模型中的這些問題？
Gomez：我認為這是一個教育項目，我們當然正在努力推動任何向我們詢問LLM應用程序想法的客戶。你試著談論機會，這項技術有很多方面做得非常出色。但是有些地方不適合部署。因此，你只需要教育客戶了解這一點——讓他們了解失敗模式可能是什么樣的，以及他們可以在他們那邊實施的系統(tǒng)和流程來減輕這種情況，比如不斷對模型進行基準測試和評估。
我們每周都會發(fā)布一個新的模型版本。我們不希望客戶采用一些可能會讓他們的用戶體驗變差，或者以他們不希望的方式提高風險的東西。因此，我們教育他們在自己這邊建立測試集，不斷評估模型的每個新版本，并做出決定：我是否要接受這個新模型并將其推向生產？還是我這周想要等一等？此外，我們還一直在傾聽客戶的聲音。因此，如果他們觀察到某種漂移或某種行為變化，對他們的體驗產生負面影響，我們會立即著手診斷為什么會發(fā)生這種情況，我們這邊發(fā)生了什么變化，導致他們那邊發(fā)生了變化。
大模型將對工作流帶來什么影響？問：你怎么看大語言模型（LLMs）直接使用軟件或工具這件事，它會對工作流帶來什么影響？
Gomez：雖然LLMs在2年內能夠使用像Excel這樣的應用程序的可能性越來越大，但“仍然需要進行一系列的完善。我們將擁有第一代可以使用工具的模型，這些模型將是引人注目但脆弱的。最終，我們將得到夢想中的系統(tǒng)，我們可以給模型提供任何軟件，并附上一些描述，比如‘這個工具是用來做什么的，你應該怎樣使用它’，然后它就能夠使用它。一旦我們能夠用特定和通用的工具增強LLMs，它解鎖的自動化類型將是我們領域的瑰寶?！?/p>
問：關于企業(yè)使用開源模型在自己的數(shù)據(jù)上實施模型與使用像Cohere這樣的東西，你對整個辯論有什么看法？
Gomez：我的看法是開源非常棒。我認為他們在技術上取得了很大進步。話雖如此，開源和我們的模型之間仍然存在差距。而且，這些模型從來不是靜態(tài)的。就像我剛才說的，我們每周都在發(fā)布，隨著時間的推移，會有持續(xù)的改進。而對于開源，一年內可能會有幾次新模型的發(fā)布，這個模型可能有讓你使用它的許可，而另一個可能沒有。而且它們在訓練數(shù)據(jù)中可能有不同的偏差，使它們的性能在某種程度上偏向這個或那個。而使用Cohere，你得到的是在非?？斓墓?jié)奏上影響我們模型方向的能力。因此，你將得到一種在你關心的任務上表現(xiàn)更好的東西，并且你實際上會對底層訓練本身有一個可信的影響。所以，雖然我認為開源是非常棒的，但我仍然認為企業(yè)提供了一個完全不同的價值主張。這就像是完全不同的產品。
問：你對那些說像Cohere、OpenAI和Anthropic這樣的公司的LLM是一個黑盒子的人有什么看法，他們看不到你的訓練數(shù)據(jù)或你在幕后做什么？
Gomez：我的意思是，我們盡量做到透明，但不泄露知識產權。對于我們的客戶，每當他們詢問我們的模型是如何工作的，我們會盡量提供信息。我們有一個非常強大的客戶支持團隊，可以回答任何問題。我們也有一個非常強大的技術團隊，可以解釋我們的模型是如何工作的，以及我們是如何訓練它們的。
但是，我認為這是一個更廣泛的問題，不僅僅是針對Cohere。這是一個整個行業(yè)的問題，即如何在保護知識產權的同時提供透明度。我認為，這是一個我們作為一個社區(qū)需要解決的問題，而不僅僅是Cohere。
結尾Aidan Gomez是一位年少有為的非凡創(chuàng)業(yè)者。
在學術上，他是重要奠基性論文的作者，對大模型有非常透徹的理解，也具有技術的前瞻性。
在創(chuàng)業(yè)方面，他能夠很明智的根據(jù)公司的定位和需求選擇到NVIDIA、Oracle、Salesforce Ventures這樣的投資者（他的目標是聚集一群國際性的戰(zhàn)略和機構投資者來支持公司現(xiàn)在和未來的發(fā)展）。
他選擇了商用大模型的路線，避開了與賽道前兩名OpenAI和Anthropic的競爭，并且很好的解決了商業(yè)客戶的需求（高性能，可定制化）和他們的擔心（數(shù)據(jù)可控性)。
他還能根據(jù)自己相對偏學術的背景，請到了Martin Kon（30年經驗，待過咨詢，管過數(shù)十億美元的大業(yè)務）這樣經驗豐富的商業(yè)老手幫助他進行商業(yè)的管理和開拓。
回到中國的AI創(chuàng)業(yè)，阿爾法公社認為中國大模型拼算力不適合一般的創(chuàng)業(yè)者，懂人工智能的創(chuàng)業(yè)者機會很大（Aidan Gomez顯然屬于這一類）。因為不用從最基礎模型開始蠻拼算力，比的是知識積累、團隊工程能力和迭代速度。對淺表層產品創(chuàng)新，這類創(chuàng)業(yè)者是降維打擊。
本文由阿爾法公社原創(chuàng)編譯自VentureBeat。