Cohere の多言語モデルが世界中の企業のつながりと成功にどのように役立っているか

私たちは、 AIのおかげですべてが急速に変化する独特の時代に生きています。 AI は市場の多くの業界に革命をもたらしています。この記事では、 Cohere の多言語モデルが言語の壁を克服し、企業が世界市場にアクセスするのをどのように支援するかについて説明します。

しかし、本題に入る前に、 lablab.ai がAI ハッカソンで最新の AI テクノロジを使用して構築することをご案内します。

チャレンジ

人間と機械が自然言語を使用して通信しようとすると、問題と制限が発生します。これらの障壁は、言語理解、文脈、曖昧さ、現在の機械学習モデルの制限の違いによって発生する可能性があります。

ピザを注文したい人の例を考えてみましょう。

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!"

このシナリオでは、人間はピザが食べたいという欲求を表明し、それを手に入れるのに適した場所の推奨を求めます。しかし、機械には人間との共通点が欠けており、ピザ店の入手可能性や品質など、地元の地域に関する共有知識を持っていないことを意味します。その結果、人間が一般的な推奨事項を探していると想定して、マシンは一般的な提案で応答します。

共通基盤が欠如していると、マシンはパーソナライズされた情報や文脈に関連した情報を提供できなくなります。理想的には、関連する位置ベースのデータ、ユーザーの好み、またはローカルのレビューへのアクセスを備えたマシンが、よりカスタマイズされた推奨事項を提供できるようになります。

人間と機械の間に共通点を確立するには、共有された知識、ユーザーの好み、または外部リソースを活用して、より正確で状況に応じて適切な応答を提供する機械の能力が必要です。

ここでCohere の多言語モデルが登場します。

Cohere がこれらの課題にどのように取り組むか

機械学習を扱うチームにとって、Cohere の Multilingual Model Embed は、テキスト分析アプリケーションを作成するための強力なツールを提供します。英語だけでなく他の 100 を超える言語でも、高性能かつ正確な埋め込みを提供します。その主な機能は次のとおりです。

• 会話言語を使用したセマンティック検索機能を構築する
• 同様のトピックをクラスタリングし、一連のテキスト ソース全体にわたるテーマの傾向を発見する
• ユーザーをより関連性の高いコンテンツに引き付けるためのレコメンデーション エンジンを構築する
• 1 つのモデルで 100 以上の言語にわたるトピック モデリング、セマンティック検索、レコメンデーションを実行

多言語モデルの関連性

多様な言語的背景を持つ個人が言語の壁を乗り越えられるようにすることで、知識、アイデア、イノベーションの交換が促進されます。これにより、科学や技術などのさまざまな分野での急速な進歩への道が開かれ、世界中の人々が情報や機会に公平にアクセスできるようになります。これらは多くの分野で使用されています。

• 翻訳と通訳:多言語モデルは、テキストや音声を異なる言語間で翻訳するのに役立ち、人々のコミュニケーションを容易にします。また、会話中にリアルタイムの言語変換を支援することもできます。
• さまざまな言語での情報の検索:このモデルでは、ユーザーは 1 つの言語で情報を検索し、複数の言語で結果を取得できるため、言語の壁によって情報へのアクセスが制限されません。
• コンテンツの作成と要約:さまざまな言語で記事、レポート、ソーシャル メディアへの投稿を生成できます。また、長いテキストを短くして理解しやすくすることもできます。
• 多言語のチャットボットと仮想アシスタント:多言語モデルにより、チャットボットと仮想アシスタントがさまざまな言語で人々を支援できるようになり、より多くの人がその支援の恩恵を受けることができます。
• 言語学習:このモデルは、翻訳、言語演習、語彙ヘルプ、文法修正を提供することで言語学習者をサポートし、さまざまな言語を学習する人々の学習をより効果的にします。
• 感情と社会的傾向の理解:さまざまな言語で表現された感情や意見を分析できるため、組織が世界規模で評判、顧客からのフィードバック、世間の感情を追跡できるようになります。
• さまざまな言語でのカスタマー サポートの向上:多言語コミュニケーションが可能になり、顧客とサポート エージェントがお互いを理解しやすくなり、カスタマー サポートが向上します。
• 異文化分析: LLM は、言語間で文化的側面、表現、感情を比較できるため、異文化の研究、市場の分析、世界的な傾向の理解に役立ちます。
• 法律および医療分野の翻訳:このモデルは法律および医療文書を正確に翻訳できるため、これらの分野の専門家が重要な情報に簡単にアクセスできるようになります。

Liveperson は、企業向けの信頼できる公平な AI ソリューションの世界的リーダーであり、 HSBC 、 Chipotle 、 Virgin Mediaなどの数多くの世界クラスのブランドから信頼を得ています。これらのブランドは、 Liveperson のConversational Cloudプラットフォームを活用して、安全かつ責任を持って数百万の消費者と関わります。 LivePersonal を使用することで、これらのブランドは毎月 10 億以上の会話インタラクションを促進し、その結果、膨大で貴重なデータセットが生成されます。 Liveperson のプラットフォームは、企業に安全ツールを提供し、生成 AI と大規模な言語モデルの可能性を活用してビジネス成果の向上を推進します。

Cohere の大規模な言語モデルを活用したLiveperson の会話ソリューションの影響は、顧客ブランドにとって計り知れません。 LLM の利用は、顧客と従業員の満足度の向上につながるだけでなく、ブランドがより多くのワークフローを自動化し、運用コストを削減し、リソース割り当てを最適化することも可能になります。 LLM を活用した会話ソリューションを活用することで、ブランドは人間のスタッフをより価値の高いタスクに振り向けることができ、効率がさらに向上し、AI 駆動テクノロジーのメリットを最大化できます。

まとめ

Cohere の多言語モデルは、テキスト分析アプリケーションに強力なツールを提供することで、人間とマシンの間のコミュニケーション障壁の課題に対処します。高性能で正確な埋め込み機能を英語およびその他の 100 以上の言語で利用できるため、

Cohere を使用すると、チームはセマンティック検索機能を構築し、類似トピックをクラスター化し、レコメンデーション エンジンを作成できます。これにより、ユーザーを関連コンテンツに引き込み、状況に応じて適切な応答を複数の言語で提供することで、企業は世界中でつながり、成功することができます。

Cohere の多言語モデルを使用すると、企業は言語の壁を克服し、より効果的に世界市場に参入できます。

lablab.aiのためにこの記事を書いてくれたShreyaに感謝します 💚