Cohere ist ein kanadisches Unternehmen für künstliche Intelligenz, das große Sprachmodelle (LLMs) entwickelt — die zugrunde liegende Software, die KI-Systeme antreibt, die in der Lage sind, Text zu lesen, zu schreiben und zu analysieren — speziell für Unternehmenskunden entwickelt. Im Gegensatz zu verbraucherorientierten KI-Produkten sind Cohere's Tools dafür ausgelegt, in Unternehmen für Aufgaben wie Dokumentensuche, Automatisierung des Kundensupports und Datenzusammenfassung eingesetzt zu werden. Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in Toronto, mit Büros in New York, London und San Francisco.
Cohere wurde 2019 von Aidan Gomez, Nick Frosst und Ivan Zhang gegründet. Gomez und Frosst arbeiteten zuvor bei Google $GOOGL Brain, der KI-Forschungsabteilung von Google, und Gomez war Mitautor des wegweisenden Forschungsartikels „Attention Is All You Need“ von 2017, der die Transformer-Architektur einführte, die den meisten modernen LLMs zugrunde liegt, einschließlich der von OpenAI und Google entwickelten.
Zu den Kernprodukten des Unternehmens gehören Command, ein Modell zur Textgenerierung und Geschäftserledigung, und Embed, das Texte in numerische Darstellungen umwandelt, die für Suche und Klassifizierung verwendet werden. Cohere bietet auch Rerank an, ein Tool, das die Relevanz von Suchergebnissen verbessert. Ein zentraler Bestandteil von Cohere's Strategie ist die retrieval-augmented generation (RAG) — eine Technik, die es KI-Modellen ermöglicht, Informationen aus den eigenen Dokumenten und Datenbanken eines Unternehmens abzurufen, anstatt sich ausschließlich auf das zu verlassen, was das Modell während des Trainings gelernt hat, was das Risiko verringert, dass das Modell ungenaue oder erfundene Antworten produziert.
Cohere positioniert sich als flexiblere und datenschutzbewusstere Alternative zu größeren KI-Anbietern, indem es seinen Modellen ermöglicht, auf einer eigenen Cloud-Infrastruktur oder lokalen Servern eines Unternehmens zu laufen, anstatt nur über Coheres eigene Plattform. Dieser Ansatz soll Branchen mit strengen Datensicherheitsanforderungen ansprechen, wie Finanzen, Gesundheitswesen und Regierung.