はじめに
Cohere(コーヒア)とは、生成AI関連のスタートアップ企業であり、オラクル、エヌビディア（NVIDIA）、セールスフォース・ベンチャーズ（Salesforce Ventures）、センチネルワン（SentinelOne）などが支援しています。
これまでにCommand-R+などのモデルを公開しています。
今回はCohereのイケている部分について紹介させていただきます。
UIがイケている
こちらCohereのダッシュボードです。実際に使ってみるとわかるのですが、全ての画面がわかりやすいです。この画面だけでもやりたいことがすぐ見つけられますし、サイドバー、ヘッダーの選択肢も適切です。（筆者の感想ですが）
PlayGroundはChatだけではなく、ClassifyとEmbedも選択できます。
さらにConnectorsでWeb検索を有無を選択できます。
このUIの偉いところは、一画面で情報が十分で、初めて使う筆者のようなユーザーにとってわかりやすく作られています。
Embedについても見てみます。
プログラムもAPIキー付きで簡単に見ることができ、個人的には調べる手間が一つ減るので、フレンドリーです。
ファインチューニングについても見てみます。
ファインチューニングの画面のUIの偉いところは、データを入力する画面に具体例&説明が記載されており、とてもわかりやすいです。
ドキュメントを熟読せずとも、簡単に使えるというのがフレンドリーです。（ちなみにドキュメントもわかりやすいです）
以上より、（筆者の主観ですが）UI/UXがとてつもなく良いです。
ドキュメントが豊富でイケている
ドキュメントの概観
こちらがCohereのドキュメントです。
サイドバーの情報の粒度が適切で調べたいことにすぐ辿り着けますし、量も少なすぎることは一切ないです。
教育資料が豊富(LLM University,LLMU)
以下のサイドバーを見てほしいのですが、コンテンツが豊富かつわかりやすいです。
さらに各パートで解説のnotebookまでついています。
以下ReRankingのノートブックなのですが、プログラムもしっかりしています。
なぜこれが無料なんだ。
具体例が豊富
教育資料のみならず、アプリケーションの具体例まで豊富です。
streamlitでのアプリケーションコードが全文公開されているので、簡単にLLMを組み込んだアプリを作ることができます。
なぜこれが無料なんだ。（2回目）
モデルがイケている
モデルに関しては他の人が色々な記事を書いているので、ここでは割愛します。自分も面白い内容があったら記事にします。
ここではCohereForAI/c4ai-command-r-plusのリンクだけ置いておきます。
トークナイザーがイケている (2024/04/11追加)
トークナイザーについて以下の記事を出しました。
端的にCohereのトークナイザーについて述べると語彙数が多い&必要なトークン数が既存モデルより少ないです。特に後者のトークン数が少ないという観点は、応答速度に直結します。
よければ読んでみてください。
さいごに
Cohereに惚れてしまいました。
このサイトを見るだけで、内部に優秀なフロントエンドエンジニアとデザイナー、AIエンジニアがいるだろうと予想されます。（当たり前かもしれませんが）
とりあえずCohereのペーパーは以下40ほどあるので、今月来月までに全部目を通して記事を出したいなと思います。