Cohere lanza rerank 5 con mayor relevancia contextual y eficiencia

Cohere AI ha lanzado Rerank 5, un nuevo modelo de recuperación diseñado para mejorar la clasificación de los resultados de búsqueda antes de que sean procesados por los modelos de lenguaje grandes. El modelo está disponible en dos niveles: Pro y Fast. Pro se centra en una clasificación de alta calidad para consultas complejas y documentos largos, mientras que Fast prioriza la baja latencia y el alto rendimiento para los agentes que realizan múltiples búsquedas. Ambos modelos admiten más de 100 idiomas y una ventana de contexto de 32K, y pueden manejar datos semiestructurados como JSON y YAML. Rerank 5 introduce Context Focus, una función que destaca los pasajes relevantes dentro de los documentos, y puntuaciones de relevancia calibradas. Las pruebas han demostrado que reducir el texto recuperado hasta en un 75% solo ha afectado ligeramente la calidad de la respuesta, manteniendo un 87% intacto. En las pruebas de referencia, Rerank 5 ha mejorado la precisión en hasta 12 puntos porcentuales en comparación con BM25, al tiempo que ha reducido el uso de tokens en un 35%. Cohere afirma que Rerank 5 supera a la competencia en las principales pruebas de referencia, con Pro liderando en ViDoRe V3, BEIR, BRIGHT y nanoMTEB. El modelo ya está disponible a través de la API de Cohere, Model Vault, Microsoft Foundry y Amazon SageMaker, con precios que comienzan en $0.02 por 1M de tokens para el nivel Fast.