最近、Cohereは最新の検索モデルであるRerank4をリリースしました。このモデルはより大きなコンテキスト窓を持ち、AIエージェントがタスクを完了するために必要な情報を効率的に見つけるのを支援します。以前のRerank3.5と比較して、Rerank4のコンテキスト窓は32Kに拡大され、4倍に向上しています。

この拡張により、モデルはより長いドキュメントを処理でき、複数のセクションを同時に評価し、短い窓では認識できなかった関係性を捉えることができます。Cohereによると、この拡張機能は実際のドキュメントタイプのランク付けの正確性を顕著に向上させ、検索結果の関連性を強化しました。

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Rerank4は、高速版とプロ版の2種類があります。高速版は、ECやプログラミング、カスタマーサービスなど、速度と正確性が必要なシナリオに適しています。一方、プロ版は、リスクモデルの作成やデータ分析など、より深い推論、正確性、分析が必要なタスクに特化しています。今年、企業向け検索の重要性は増しており、特にAIエージェントが所属する組織に関する情報や文脈をより多く取得する必要がある場合においてです。Cohereは、Rerank4が初期検索結果を最適化することで、企業向けAI検索の正確性を顕著に向上させたと述べています。

Rerank4はクロスエンコーダアーキテクチャを採用しており、クエリと候補を一緒に処理し、微細な意味的関係を捉え、結果を再順序付けて最も関連性の高い項目を強調します。CohereはRerank4のパフォーマンスに対して多数のベンチマークテストを実施し、その結果、金融、医療、製造業分野で他の競合よりも優れた性能を示しました。さらに、Rerank4は多言語サポートを継続しており、100種類以上の言語を理解し、10種類の主要な商業言語において最先端の検索能力を実現しています。

Rerank4のもう一つの注目点は、自己学習能力です。ユーザーは一般的な使用例に基づいてモデルをカスタマイズでき、追加のラベルデータは不要です。GPT-5.2のような大規模モデルと同様に、ユーザーはモデルに好みのコンテンツタイプやドキュメントソースを指示できます。Cohereはまた、医療分野のデータセットでのテストで、Rerank4の自己学習能力が検索品質を顕著に向上させ、強い競争力を示したと述べました。

重要なポイント：

🌟 Rerank4のコンテキスト窓は32Kに拡大され、検索の正確性が大幅に向上しています。

🚀 高速版とプロ版の提供により、さまざまなシナリオに対応可能です。

📈 はじめに自己学習可能な再順序付けモデルで、ユーザーがモデルのパフォーマンスを向上させるためにカスタマイズできます。