Oracle Cloud Infrastructureドキュメント

生成AIでの事前トレーニング済基盤モデル

OCI生成AIでは、次の事前定義済の基礎モデルを使用できます:

ノート

サポートされているモデル時間ラインについては、モデルの取下げを参照してください。
チャット・モデル(新規)

質問をし、AIチャットボットを通じて会話型回答を取得します。

モデル これらのリージョンで使用可能 主な機能
cohere.command-r-plus v1.2
  • 米国中西部(シカゴ)
  • ドイツ中央部(フランクフルト)
  • ユーザー・プロンプトは最大128,000個のトークン、レスポンスは実行ごとに最大4000個のトークンを含めることができます。
  • 複雑なタスクに最適化され、高度な言語理解、大容量、より微妙な応答を提供し、128,000トークンの長い会話履歴からのコンテキストを維持できます。また、質問回答、センチメント分析および情報取得にも最適です。
cohere.command-r-16k v1.2
  • 米国中西部(シカゴ)
  • ドイツ中央部(フランクフルト)
  • ユーザー・プロンプトは、最大16,000個のトークン、レスポンスは、実行ごとに最大4000個のトークンを含めることができます。
  • 会話型インタラクションおよび長いコンテキスト・タスク用に最適化されます。テキスト生成、要約、翻訳またはテキストベースの分類に最適です。
meta.llama-3-70b-instruct v1.0
  • 米国中西部(シカゴ)
  • ドイツ中央部(フランクフルト)
  • モデルには700億個のパラメータがあります。
  • ユーザー・プロンプトおよびレスポンスは、実行ごとに最大8000個のトークンを含めることができます。
  • このモデルは、データセットを使用して微調整できます。
ヒント

チャット・モデルについて学習します。

世代モデル

テキストを生成したり、テキストから情報を抽出するための指示を与えます。

重要

cohere.command v15.6およびcohere.command-light v15.6モデルが廃止されると、テキスト生成機能がOCI Generative AIプレイグラウンド、APIおよびCLIから削除されます。かわりに、チャット・モデルを使用できます。除・売却日は、「モデルの除・売却」を参照してください。
モデル これらのリージョンで使用可能 主な機能
cohere.command v15.6
  • 米国中西部(シカゴ)
  • モデルには520億個のパラメータがあります。
  • ユーザー・プロンプトおよびレスポンスは、実行ごとに最大4096個のトークンを含めることができます。
  • このモデルは、データセットを使用して微調整できます。
cohere.command-light v15.6
  • 米国中西部(シカゴ)
  • モデルには60億個のパラメータがあります。
  • ユーザー・プロンプトおよびレスポンスは、実行ごとに最大4096個のトークンを含めることができます。
  • このモデルは、データセットを使用して微調整できます。
meta.llama-2-70b-chat
  • 米国中西部(シカゴ)
  • モデルには700億個のパラメータがあります。
  • ユーザー・プロンプトおよびレスポンスは、実行ごとに最大4096個のトークンを含めることができます。
ヒント

テキスト生成モデルについて学習します。

要約モデル

指示された形式、長さ、およびトーンでテキストを要約します。

重要

cohere.command v15.6モデルがリタイアされると、サマリー機能はOCI Generative AIプレイグラウンド、APIおよびCLIから削除されます。このモデルのかわりに、チャット・モデルを使用してテキストを要約できます。除・売却日は、「モデルの除・売却」を参照してください。
モデル これらのリージョンで使用可能 主な機能
cohere.command v15.6
  • 米国中西部(シカゴ)
  • モデルには520億個のパラメータがあります。
  • ユーザー・プロンプトおよびレスポンスは、実行ごとに最大4096個のトークンを含めることができます。
ヒント

集計モデルについて学習します。

モデルの埋込み

セマンティック検索、テキスト分類またはテキスト・クラスタリングにアプリケーションで使用するために、テキストをベクトル埋込みに変換します。

モデル これらのリージョンで使用可能 主な機能
cohere.embed-english-v3.0
  • 米国中西部(シカゴ)
  • ドイツ中央部(フランクフルト)
  • 英語または多言語。
  • モデルは、埋込みごとに1024ディメンション・ベクトルを作成します。
  • 1実行当たり最大96文。
  • 埋込み当たり最大512トークン。
cohere.embed-multilingual-v3.0
  • 米国中西部(シカゴ)
  • Germany Central (Frankfurt)
  • 英語または多言語。
  • モデルは、埋込みごとに1024ディメンション・ベクトルを作成します。
  • 1実行当たり最大96文。
  • 埋込み当たり最大512トークン。
cohere.embed-english-light-v3.0
  • 米国中西部(シカゴ)
  • ライトモデルは元のモデルよりも小さく、高速です。
  • 英語または多言語。
  • モデルは、埋込みごとに384ディメンション・ベクトルを作成します。
  • 1実行当たり最大96文。
  • 埋込み当たり最大512トークン。
cohere.embed-multilingual-light-v3.0
  • US Midwest (Chicago)
  • ライトモデルは元のモデルよりも小さく、高速です。
  • 英語または多言語。
  • モデルは、埋込みごとに384ディメンション・ベクトルを作成します。
  • 1実行当たり最大96文。
  • 埋込み当たり最大512トークン。
ヒント

埋込みモデルについて学習します。