Comment le modèle multilingue de Cohere aide les entreprises à se connecter et à réussir dans le monde entier

Nous vivons à une époque unique, une époque où tout change rapidement, grâce à l'IA . L'IA révolutionne de nombreuses industries sur le marché. Dans cet article, nous verrons comment le modèle multilingue de Cohere surmonte les barrières linguistiques et aide les entreprises à accéder au marché mondial !

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Le défi

Des problèmes et des limites surviennent lorsque les humains et les machines tentent de communiquer en utilisant le langage naturel. Ces obstacles peuvent survenir en raison de différences de compréhension linguistique, de contexte, d'ambiguïté et des limites des modèles d'apprentissage automatique actuels.

Prenons l'exemple d'une personne qui veut commander une pizza :

Human: "I'm craving some pizza. Where's a good place to get one around here?" Machine: "You should try Joe's Pizzeria. It's amazing!"

Dans ce scénario, l'humain exprime un désir de pizza et cherche une recommandation pour un bon endroit pour en obtenir une. Cependant, la machine manque de terrain d'entente avec l'humain, ce qui signifie qu'elle ne possède pas de connaissances partagées sur la région, y compris la disponibilité et la qualité des pizzerias. Par conséquent, la machine répond par une suggestion générique, en supposant que l'humain recherche une recommandation générale.

L'absence de terrain d'entente empêche la machine de fournir des informations personnalisées ou contextuellement pertinentes. Idéalement, une machine équipée de données de localisation pertinentes, des préférences des utilisateurs ou d'un accès aux avis locaux pourrait offrir des recommandations plus personnalisées.

L'établissement d'un terrain d'entente entre les humains et les machines nécessite la capacité de la machine à tirer parti des connaissances partagées, des préférences des utilisateurs ou des ressources externes pour fournir des réponses plus précises et adaptées au contexte.

C'est là qu'intervient le modèle multilingue de Cohere .

Comment Cohere relève ces défis

Pour les équipes travaillant avec l'apprentissage automatique, le modèle multilingue intégré de Cohere fournit un outil puissant pour créer des applications d'analyse de texte. Il offre des intégrations performantes et précises en anglais ainsi que dans plus de 100 autres langues. Ses principales caractéristiques comprennent :

• Construire une capacité de recherche sémantique en utilisant le langage conversationnel
• Regroupement de sujets similaires et découverte de tendances thématiques dans un ensemble de sources textuelles
• Construire un moteur de recommandation pour engager les utilisateurs avec un contenu plus pertinent
• Exécution de la modélisation de sujets, de la recherche sémantique et des recommandations dans plus de 100 langues avec un seul modèle

Pertinence des modèles multilingues

Permettre à des personnes d'origines linguistiques diverses de transcender les barrières linguistiques favorise l'échange de connaissances, d'idées et d'innovations. Ceci, à son tour, ouvre la voie à des progrès rapides dans divers domaines tels que la science et la technologie, garantissant un accès équitable à l'information et aux opportunités pour les personnes du monde entier. Ils sont utiles dans de nombreux domaines :

• Traduction et interprétation : le modèle multilingue peut aider à traduire du texte ou de la parole entre différentes langues, ce qui facilite la communication entre les personnes. Ils peuvent également aider à la conversion linguistique en temps réel pendant les conversations.
• Recherche d'informations dans différentes langues : ce modèle permet aux utilisateurs de rechercher des informations dans une langue et d'obtenir des résultats dans plusieurs langues, de sorte que les barrières linguistiques ne limitent pas l'accès à l'information.
• Créer et résumer du contenu : Ils peuvent générer des articles, des rapports ou des publications sur les réseaux sociaux dans différentes langues. Ils peuvent également rendre les longs textes plus courts et plus faciles à comprendre.
• Chatbots et assistants virtuels en plusieurs langues : le modèle multilingue permet aux chatbots et aux assistants virtuels d'aider les personnes dans différentes langues, afin que davantage de personnes puissent bénéficier de leur assistance.
• Apprentissage des langues : ce modèle peut aider les apprenants de langues en fournissant des traductions, des exercices de langue, une aide au vocabulaire et une correction de la grammaire, ce qui rend l'apprentissage plus efficace pour les personnes qui étudient différentes langues.
• Comprendre les sentiments et les tendances sociales : ils peuvent analyser les sentiments et les opinions exprimés dans différentes langues, aidant ainsi les organisations à suivre leur réputation, les commentaires des clients et l'opinion du public à l'échelle mondiale.
• Meilleur support client dans différentes langues : il peut améliorer le support client en permettant une communication multilingue, ce qui facilite la compréhension entre les clients et les agents de support.
• Analyse interculturelle : les LLM peuvent comparer les aspects culturels, les expressions et les sentiments d'une langue à l'autre, ce qui est utile pour étudier différentes cultures, analyser les marchés et comprendre les tendances mondiales.
• Traductions pour les domaines juridiques et médicaux : le modèle peut traduire avec précision des documents juridiques et médicaux, ce qui permet aux professionnels de ces domaines d'accéder plus facilement aux informations importantes.

LivePerson , un leader mondial des solutions d'IA fiables et équitables pour les entreprises, a la confiance de nombreuses marques de classe mondiale telles que HSBC , Chipotle et Virgin Media . Ces marques tirent parti de la plate-forme Conversational Cloud de LivePerson pour interagir de manière sécurisée et responsable avec des millions de consommateurs. Avec LivePerson, ces marques facilitent plus d'un milliard d'interactions conversationnelles chaque mois, ce qui génère à son tour un ensemble de données vaste et inestimable. La plate-forme de LivePerson équipe les entreprises d'outils de sécurité et exploite le potentiel de l'IA générative et des grands modèles de langage pour améliorer les résultats commerciaux.

L'impact des solutions conversationnelles de LivePerson , optimisées par les grands modèles linguistiques de Cohere , est immense pour les marques clientes. L'utilisation des LLM entraîne non seulement une satisfaction accrue des clients et des employés, mais elle permet également aux marques d'automatiser un plus grand nombre de flux de travail, de réduire les coûts opérationnels et d'optimiser l'allocation des ressources. En tirant parti des solutions conversationnelles alimentées par LLM, les marques peuvent rediriger leur personnel humain vers des tâches à plus forte valeur ajoutée, améliorant encore l'efficacité et maximisant les avantages des technologies basées sur l'IA.

Résumé

Le modèle multilingue de Cohere relève les défis des barrières de communication entre les humains et les machines en fournissant un outil puissant pour les applications d'analyse de texte. Avec des intégrations performantes et précises disponibles en anglais et dans plus de 100 autres langues,

Cohere permet aux équipes de créer des capacités de recherche sémantique, de regrouper des sujets similaires et de créer des moteurs de recommandation. Cela permet aux entreprises de se connecter et de réussir dans le monde entier en engageant les utilisateurs avec un contenu pertinent et en fournissant des réponses adaptées au contexte dans plusieurs langues.

Avec le modèle multilingue de Cohere, les entreprises peuvent surmonter les barrières linguistiques et accéder plus efficacement aux marchés mondiaux.

Un grand merci à Shreya pour avoir écrit cet article pour lablab.ai 💚