随着OpenAI推出ChatGPT在人工智能领域掀起的千层浪，生成式AI开始被普罗大众所熟知。《日本经济新闻》在此前报道中指出，全球100多家大规模生成式AI企业总市值达480亿美元，约为2020年的6倍，OpenAI的确引领了市场对生成式AI企业的投资热潮。
实际上，除了OpenAI，AI的发展浪潮中还有Jasper、DeepMind、Stability、Cohere等竞争者。5月3日，《纽约时报》报道称，两名知情人士透露Cohere已获2.5亿美元融资，估值约20亿美元，投资者包括互联网软件巨头Salesforce、芯片制造商Nvidia、多伦多风投公司InoviaCapital和硅谷公司IndexVentures。这是自2022年ChatGPT发布后在生成式AI领域的最新重大投资。而此前，Cohere筹集的总资金已达1.7亿美元，包括2022年由TigerGlobal领投的1.25亿美元B轮融资。
“百舸争流，奋楫者先；千帆竞发，勇进者胜”。作为加拿大的一家初创企业，Cohere何以突出重围，斩获众多投资者的青睐？了解该企业的发展历程、其产品区别于ChatGPT的独特优势后，相信我们会对投融资市场风向的选择理由与生成式AI的发展动向有所理解。
一篇著名的论文
创立于2019年的Cohere是一家自然语言处理(NLP)公司，基于大型NLP模型为外界提供API服务，从而提高计算机理解和生成文本、阅读和写作的能力。该公司由艾丹·戈麦斯(AidanGomez)与两个朋友NickFrosst和IvanZhang一起创办，它的总部位于加拿大多伦多，在美国旧金山、英国伦敦均设有办事处。自合作以来，他们组建了一支约135人的团队，目前还在继续扩建以更好的提供相关API服务。
律师：美国SEC旨在根据证券法定义所有加密货币:金色财经报道，律师兼加密货币爱好者Bill Morgan认为，美国证券交易委员会（SEC）希望根据证券法定义所有加密货币，SEC最近的活动不仅针对加密货币交易所，还针对钱包开发商和提供商。Morgan 在 X 上发布了关于 DeFi Education Fund 首席法务官 (CLO) Amanda Tuminelli 的信息，她向法庭解释了其团队在 SEC 诉 Coinbase 案件中的法庭之友。
Tuminelli表示，尽管 Coinbase 是一家流行的加密货币交易所，但它也是一家软件开发商和 IT 服务提供商。DeFi 教育基金敦促法院牢记其判决对生态系统技术开发商和服务提供商的影响。该基金认为制作钱包应用程序不是经纪人的工作。
Tuminelli团队澄清，作为经纪人，实体必须充当中介，为他人进行证券交易。因此，钱包的运作表明被动软件应用程序不是中介。Coinbase 不控制用户资产、处理客户资金或通过 Wallet 混合资产，Coinbase 不通过钱包开设客户账户，因为不存在在区块链上开设账户的情况。
DeFi 教育基金还辩称，Coinbase 的 Stake 计划不是证券发行，因为 Coinbase 在 Stake 方面的角色是部长级的，类似于 IT 服务提供商。[2023/8/13 16:23:44]
观点：众议院加密法案可能对DeFi造成严重破坏:7月23日消息，Delphi Labs总法律顾问Gabriel Shapiro发文称，众议院提出的加密法案有很大的模糊性，重新赋予了SEC执法权力，并可能对DeFi造成严重破坏。他解释称，该法案扩展了当前SEC的监管范围，适用于DeFi等非合约协议，每个Token、LST等都将受到本条款的严格监管。在我看来，这是一个DeFi后门禁令。
此前消息，美国众议院于周四提出一项加密监管法案，修订后的法案从数字资产的定义中排除了一系列传统证券，包括股票、债券、可转让股权、权益证明等。[2023/7/23 15:52:37]
两位联合创始人AidanGomez和NickFrosst曾担任过谷歌研究员，其中AidanGomez是大名鼎鼎的《AttentionIsAllYouNeed》论文的作者之一。该论文提出了一种新的、被誉为ChatGPT的“祖师爷”的网络架构“Transformer”，ChatGPT通过Transformer模型进行了序列建模，并通过自回归方式进行训练，使得大语言模型能够根据前文内容和当前输入，生成符合语法规则和语义逻辑的拟人化内容，这使得国内外都掀起了一波未平一波又起的大规模语言模型训练的热潮。
Cohere提供了与ChatGPT类似的产品，目前主要包括：搜索文本、分类文本和生成文本三大类产品，帮助企业快速部署对话式AI聊天机器人、生成式搜索引擎、文本摘要总结、增强向量搜索等，是为数不多在技术层面具备与OpenAI进行竞争的AI企业之一，这也是其受到资本市场青睐的重要原因之一。
本周8种代币将迎来解锁，总计释放价值超2亿美元:6月12日消息，Token Unlocks数据显示，本周有8个加密项目将进行代币解锁，总计释放价值约2.2亿美元。
Aptos (APT)将于6月12日8时解锁4,543,477.94枚代币，价值约2835万美元，占总供应量的0.454%。
Blur(BLUR)将于6月15日2时解锁195,999,999.97枚代币，价值约6264万美元，占总供应量的6.533%。
1inch (1INCH)将于6月15日4时解锁15,000枚代币，价值约4042美元，占总供应量的0.001%。
BitDAO (BIT)将于6月15日8时解锁187,500,000.32枚代币，价值约8019万美元，占总供应量1.951%。
LooksRare (LOOKS)将于6月16日01:24:50解锁37,500,000枚代币，价值约208万美元，占总供应量的3.75%。
Flow (FLOW)将于6月16日8时解锁7,291,666.66枚代币，价值约369万美元，占总供应量的0.507%。
ApeCoin (APE)将于6月17日8时解锁15,601,326枚代币，价值约3666万美元，占总供应量的1.56%。
ImmutableX (IMX)将于6月17日18时解锁18,075,990.72枚代币，价值约1086万美元，占总供应量的0.904%。[2023/6/12 21:30:54]
流支付协议Superfluid推出无代码代币归属解决方案:金色财经报道，流支付协议Superfluid在博客上宣布了一种无代码的代币归属解决方案Superfluid Vesting，Superfluid使用Superfluid设置归属计划有五个主要好处：简单的用户界面、充分的流动性和可组合性、降低的波动性和增强的安全性。[2023/2/22 12:21:21]
Cohere曾在2021年9月获得4000万美元A轮融资；2022年2月获得1.25亿美元B轮融资，投资者包括老虎环球基金、“AI教父”GeoffreyHinton、斯坦福大学教授李飞飞、深度学习专家PieterAbbeel等。在2022年10月，Cohere便开始与谷歌、Salesforce、Nvidia进行融资谈判，如今，Cohere获得巨额融资将继续与OpenAI展开激烈竞争，继续加快类似ChatGPT产品的技术创新和更新迭代。
资本为何青睐？
实际上，在OpenAI发布GPT-4之后的一段时间内，大部分人都将目光聚焦于AI大模型，包括Anthropic、AI21、Cohere和Character.AI在内的众多资金充足的初创公司都在投入大量资源来构建更大的算法和模型，以期待努力赶上OpenAI的技术。
但就在AI竞赛如火如荼开展之时，OpenAI的首席执行官SamAltman却表示巨型AI模型的时代已结束，“未来新一步的进化，将不会来自于巨型模型”。那同属该领域的Cohere又为何会获得资本的青睐呢？
安全团队：“Fake_Phishing7945”地址将20枚ETH转移至Tornado Cash:金色财经报道，据CertiK监测，在Etherscan上被标记为“Fake_Phishing7945”的0x649bE2b开头地址已将资金存入0xA1625F9开头的钱包地址，该钱包刚刚向Tornado Cash转移了20枚ETH（约3.1万美元）。
目前，0xA1625F9开头地址仍然持有46.6枚ETH（约7.26万美元）。[2023/1/17 11:16:21]
CohereAI将其模型分为两类：生成模型和嵌入模型。生成模型通过对互联网上大量的数据进行训练，而嵌入模型是多语言支持的，可以支持超过109种语言。Cohere的模型有不同的规格，公司的指令模型每周都在进步，而同类领域的其他提供商通常要几个月或甚至一年才会发布重要的模型更新。
尽管CohereAI与谷歌合作获取其硬件能力，但其并不仅限于GoogleCloud。例如，Cohere在AWSSageMaker上运营，并计划在其他云服务提供商上提供服务。CohereAI的方法非常开放，并以客户为中心，他们通过在任何云供应商上运行以使客户获得最佳体验和服务。
相较于GPT-4，CohereAI尚未采用多模态方法。CohereAI的高级副总裁SaurabhBaji表示，“我认为图像和视频非常令人兴奋。但从商业角度来看，这也是一个不同的问题。我们并不关注AGI，而是专注于客户实际面临的问题。很多客户的需求都非常以语言为中心。”
从AI竞争格局的角度来看，CohereAI和OpenAI都是目前AI领域的重要参与者。虽然两家公司都专注于大型语言模型，但它们的重点和方法略有不同。OpenAI在一系列领域都有所涉猎，包括自然语言处理、计算机视觉和强化学习等。此外，OpenAI也吸引了大量的资本，其中包括像微软、谷歌和亚马逊这样的科技巨头。
相比之下，CohereAI专注于提供易于使用和部署的大型语言模型，为企业客户提供更好的商业解决方案。尽管CohereAI在规模和影响力上与OpenAI存在一定的差距，但其在语言模型方面的专注度和灵活性使其成为一个非常有前途的公司。
另外，在资本方面，CohereAI也获得了很多青睐。除了几个知名风险投资公司的支持，该公司还获得了加拿大政府和Google等科技巨头的支持。这些资金的注入有助于CohereAI继续扩展其业务和规模，并在AI市场上取得更大的份额。
总的来说，虽然CohereAI和OpenAI在AI竞争格局中处于不同的位置，但它们都是这个领域中非常有前途的公司。CohereAI在语言模型方面的专注度和灵活性使其成为一个与OpenAI进行竞争的关键因素之一，而资本的支持也给了CohereAI更多的机会来发挥其潜力，并在市场上取得更大的份额。
实用角度看大语言模型
大语言模型是一类基于深度学习技术的自然语言处理模型，它们具有大量的参数，并能够理解和生成人类语言。这类模型通常采用神经网络架构，尤其是Transformer架构。
近期，一篇综述论文《在实践中利用大模型的力量》在AI学术圈爆火，而其中一张名为“大预言模型进化树”的图片引起了不小的轰动，其梳理了2018年到2023年的大预言模型代表作。
相较于OpenAI不断深耕至今走向AI的前沿，曾经颇具影响力的谷歌BERT似乎从一开始就走向了“岔路”。当我们以年为单位看LLM发展史的时候，忍不住唏嘘“在大模型没有成功之前，一切都是场局”。
大语言模型发展进化史
2017年的时候，谷歌研究员在《Attentionisallyouneed》一文中介绍了Transformer架构——这也是目前最常用到的架构之一，是BERT、GPT等预训练模型的基础。时至今日，Transformer架构仍是GPT模型的基础架构。
Transformer架构的提出和预训练的方法将大语言模型推向了新的阶段——以谷歌为首的科技大公司在2017年后聚焦于研发能够处理多种自然语言任务的大模型。
2018年6月，OpenAI采用Transformer架构发布了它们的模型——GPT-1。紧接着，谷歌正式向世界介绍了全新预训练模型——BERT。
时间来到2019年，微软宣布与OpenAI达成10亿美金的合作。次年9月，OpenAI授权微软使用GPT-3模型，微软成为全球首个享用GPT-3能力的公司。
科技巨头Meta当然也不甘示弱，于2022年推出有着“开源版本的GPT-3”之称的OPT，并于今年推出能在单个GPU上运行的大语言模型LLaMA。
如今GPT-4也已发布，更强的文本生成能力与详细的逻辑判断能力让OpenAI在四年内快速崛起，并成功“破圈”。
Cohere的联合创始人NickFrosst对Altman认为大模型不会永远奏效的观点也是表示认同的，他表示“有很多方法可以让Transformer变得更好、更有用，而且很多方法并不涉及向模型添加参数”。Frosst还说，新的AI模型设计或架构，以及基于人类反馈的进一步优化，将会是许多人工智能研究人员已经在探索和有前途的方向。
一些有前景的LLM用例
利用LLM大模型可以做许多“很酷”的事情，但我们必须承认，基于人类实际需求的创新发展方向才是最根本的逻辑，所以“实用主义”是我们考量LLM应用的重要指标。
对于到底是选择只经过预训练的大模型LLM，还是在此基础上经过特定数据集微调后的较小模型问题，《在实践中利用大模型的力量》这篇论文给出的答案是具体情况具体分析，我们可以参照这张决策流程思维导图来获得一些启示。
各种基于LLM构建的应用程序在不断刷新我们的认知，计算机科学家ChipHuyen在其文章《为生产构建LLM应用程序》中为我们提供了一些有前景的LLM用例：
人工智能助手：针对不同用户群体来构建不同的任务，比如安排日程、做笔记、预订航班、购物等。但是，最终目标是打造一个可以帮助你做任何事情的智能助手。
聊天机器人：聊天机器人在API方面类似于人工智能助手。如果说人工智能助手的目标是完成用户交给它的任务，那么聊天机器人的目标更多的是成为一个伴侣。例如，你可以让聊天机器人像名人、电影角色、作家等一样说话。
学习：ChatGPT不仅可以生成问题，还可以评估学生输入的答案是否正确，以及对论文进行评分和反馈。同时，它也很擅长在同一个辩论话题上采取不同的立场，可以成为学生很好的辩论伙伴。
搜索引擎优化：如今，许多公司都依赖于创造大量内容，希望在谷歌上排名靠前。但在未来，搜索引擎优化可能会变得更像一场猫捉老鼠的游戏：搜索引擎会想出新的算法来检测人工智能生成的内容，而公司则会更好地绕过这些算法。人们可能也会减少对搜索的依赖，而更多地依赖品牌。
除此之外，大语言模型可以帮助生命科学研究人员更好地理解蛋白质、分子、DNA和RNA，帮助信用卡公司进行异常检测和欺诈分析以保护消费者，帮助法律团队进行法律释义和抄写等。
在未来的模型面前，或许现在我们看到的大模型只是蝼蚁。但我们可以期待，未来更加强大的语言模型将会更彻底改变人们的生活方式。
现在，我们可以看到越来越多的企业涌入AI的洪流，个体也不可避免地主动参与或者被席卷进去，我们永远不知道明天会发生什么。未来的另一个五年又会有多少大语言模型出现，谁又将冲在行业最前端呢？让我们拭目以待。
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