Cohere meluncurkan rangkaian model multibahasa terbuka

Perusahaan AI perusahaan, Cohere, meluncurkan rangkaian model multibahasa baru di sela-sela KTT AI India yang sedang berlangsung. Model-model tersebut, dijuluki Tiny Aya, bersifat terbuka — artinya kode dasarnya tersedia untuk umum bagi siapa saja untuk digunakan dan dimodifikasi — mendukung lebih dari 70 bahasa, dan dapat berjalan di perangkat sehari-hari seperti laptop tanpa memerlukan koneksi internet.

Model tersebut, yang diluncurkan oleh lembaga penelitian Cohere Labs, mendukung bahasa-bahasa Asia Selatan seperti Bengali, Hindi, Punjabi, Urdu, Gujarati, Tamil, Telugu, dan Marathi.

Model dasar berisi 3,35 miliar parameter — ukuran ukuran dan kompleksitasnya. Cohere juga telah meluncurkan TinyAya-Global, versi yang disempurnakan agar dapat mengikuti perintah pengguna dengan lebih baik, untuk aplikasi yang memerlukan dukungan bahasa luas. Varian regional melengkapi keluarga ini: TinyAya-Earth untuk bahasa-bahasa Afrika; TinyAya-Fire untuk bahasa-bahasa Asia Selatan; dan TinyAya-Water untuk Asia Pasifik, Asia Barat, dan Eropa.

“Pendekatan ini memungkinkan setiap model untuk mengembangkan landasan linguistik dan nuansa budaya yang lebih kuat, menciptakan sistem yang terasa lebih alami dan dapat diandalkan bagi komunitas yang ingin mereka layani. Pada saat yang sama, semua model Tiny Aya mempertahankan cakupan multibahasa yang luas, menjadikannya titik awal yang fleksibel untuk adaptasi dan penelitian lebih lanjut,” kata perusahaan itu dalam sebuah pernyataan.

Cohere mencatat bahwa model-model ini, yang dilatih pada satu cluster yang terdiri dari 64 GPU H100 (sejenis chip bertenaga tinggi dari Nvidia) menggunakan sumber komputasi yang relatif sederhana, ideal bagi para peneliti dan pengembang yang membuat aplikasi untuk audiens yang berbicara dalam bahasa asli. Model-model tersebut mampu berjalan langsung di perangkat, sehingga pengembang dapat menggunakannya untuk mendukung terjemahan offline. Perusahaan mencatat bahwa mereka membangun perangkat lunak yang mendasarinya agar sesuai dengan penggunaan pada perangkat, sehingga memerlukan daya komputasi yang lebih sedikit dibandingkan kebanyakan model serupa.

Di negara-negara dengan bahasa yang beragam seperti India, kemampuan offline-friendly semacam ini dapat membuka beragam aplikasi dan kasus penggunaan tanpa memerlukan akses internet terus-menerus.

Model-model tersebut tersedia di HuggingFace, platform populer untuk berbagi dan menguji model AI, dan Platform Cohere. Pengembang dapat mengunduhnya di HuggingFace, Kaggle, dan Ollama untuk penerapan lokal. Perusahaan juga merilis kumpulan data pelatihan dan evaluasi di HuggingFace dan berencana merilis laporan teknis yang merinci metodologi pelatihannya.

CEO startup tersebut, Aidan Gomez, mengatakan tahun lalu bahwa perusahaannya berencana untuk go public “segera.” Menurut CNBCperusahaan ini mengakhiri tahun 2025 dengan baik, membukukan pendapatan berulang tahunan sebesar $240 juta, dengan pertumbuhan 50% dari kuartal ke kuartal sepanjang tahun.