Cohere產品的特點是高性能，高安全性，多云適應性和數據可控性，這些特性正好解決目前商業客戶對于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），創業邦經授權轉載
不久前，由Aidan Gomez、Ivan Zhang和Nick Frosst于2019年創立的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）。
(相關資料圖)
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，多云適應性和數據可控性，這些特性正好解決目前商業客戶對于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的創始人Aidan Gomez和總裁Martin Kon（前Google/YouTube高管，管理過數十億美元的業務，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，還以創業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業者是很好的參考。
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，即數據私密和多云適應性。
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，這是一個關鍵的戰略優勢。很多大型企業都是多云的。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據隱私、數據保護、在我們的安全環境中定制數據的能力，以及我們的數據駐留要求、數據保護要求、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略和機構投資者來支持我們現在和未來的發展。我認為這是非常特殊和獨特的。沒有很多公司能夠在戰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。我還沒有讀到那篇文章。但我們不對猜測發表評論。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，我們在數據保護方面有很多共同的優先事項。我們很高興找到這樣的合作伙伴，希望向市場發出信號，展示他們對我們的方法的信任。
怎么幫助商業客戶理解和控制大模型的風險問：Aidan，鑒于你和Cohere聯合創始人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百名研究人員的網絡，這些都是現在正在發生的風險，這些系統現在正在部署。
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生這種情況，我們這邊發生了什么變化，導致他們那邊發生了變化。
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，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。”
問：關于企業使用開源模型在自己的數據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的。就像我剛才說的，我們每周都在發布，隨著時間的推移，會有持續的改進。而對于開源，一年內可能會有幾次新模型的發布，這個模型可能有讓你使用它的許可，而另一個可能沒有。而且它們在訓練數據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，你得到的是在非常快的節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據或你在幕后做什么？
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業者。
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。
在創業方面，他能夠很明智的根據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略和機構投資者來支持公司現在和未來的發展）。
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客戶的需求（高性能，可定制化）和他們的擔心（數據可控性)。
他還能根據自己相對偏學術的背景，請到了Martin Kon（30年經驗，待過咨詢，管過數十億美元的大業務）這樣經驗豐富的商業老手幫助他進行商業的管理和開拓。
回到中國的AI創業，阿爾法公社認為中國大模型拼算力不適合一般的創業者，懂人工智能的創業者機會很大（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。對淺表層產品創新，這類創業者是降維打擊。
本文由阿爾法公社原創編譯自VentureBeat。