Heute freuen wir uns sehr, Ninja's auf den Markt zu bringen Superagent. SuperAgent ist eine neue Methode, um mithilfe der besten KI-Modelle von heute ein intelligenteres System zu erstellen. In diesem Blogbeitrag werden wir besprechen, wie wir die Intelligenz der Ninja-KI mithilfe von Optimierung der Inferenzebene (Keine Sorge, wir erklären später, was das ist). Wir werden auch einige Beispiele aus der Praxis durchgehen, um zu erklären, wie SuperNinja Ihnen helfen kann, schneller die beste Antwort zu finden.
Verbesserung von Ninja durch Optimierung der Inferenzebene
Die Optimierung auf Inferenzebene konzentriert sich auf die Feinabstimmung des gesamten KI-Systems, um dessen Effizienz und Effektivität zu verbessern. Bei Ninja haben wir zwei wichtige Techniken implementiert, um die Gesamtsystemleistung zu steigern: Agentenmischung und kritikbasierte Optimierung.
Das Mischung von Wirkstoffen Der Ansatz nutzt mehrere KI-Modelle, um gemeinsam herausragende Ergebnisse zu erzielen. Die kritikbasierte Optimierung verfeinert diese Ergebnisse weiter und wendet eine zusätzliche Bewertungs- und Verbesserungsebene an, um Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen. Zusammen ermöglichen diese Techniken Ninja, Antworten zu liefern, die nicht nur schneller, sondern auch durchdachter und präziser sind.
Diesen Prozess der Verwendung mehrerer KI-Modelle und eines Kritikmodells nennen wir SuperAgent. Lassen Sie uns näher in die einzelnen Optimierungstechniken eintauchen, um mehr zu erfahren.
Verwenden mehrerer Modelle zur Generierung einer besseren Antwort
Wenn Sie ein System wie ChatGPT oder Gemini verwenden, senden Sie normalerweise eine Aufforderung und das System reagiert mit einer Antwort. Die Antwort hängt stark davon ab, wie das Modell trainiert wurde, von der Größe des Modells und anderen Systemeinstellungen.
Stellen Sie sich vor, Sie planen eine Produkteinführung. Wenn Sie drei KI-Modelle um Hilfe bitten, erhalten Sie aufgrund des Trainings und der Eigenschaften der einzelnen Modelle möglicherweise drei unterschiedliche Antworten.
- Modell 1 könnte Markttrends analysieren und den optimalen Zeitplan für die Markteinführung vorschlagen.
- Modell 2 könnte eine überzeugende Marketingstrategie entwickeln, um die Wirkung zu maximieren.
- Modell 3 könnte sich auf die Logistik konzentrieren und Ratschläge zur Rationalisierung von Produktion oder Vertrieb geben.
Wenn Sie die Erkenntnisse aus diesen drei Modellen kombinieren, erhalten Sie am Ende eine Antwort, die viel umfassender und nützlicher ist als das, was jedes einzelne Modell hätte liefern können. Dieser Ansatz wird als bezeichnet Mischung von Wirkstoffen.
Wie das Sprichwort sagt - wenn du 10 Leuten eine Frage stellst, bekommst du 10 verschiedene Antworten.:)
Aber was wäre, wenn Sie diese 10 Personen nach ihren Gedanken zu Ihrer Frage fragen und dann die Erkenntnisse aus jeder Antwort zu der bestmöglichen Antwort kombinieren könnten? Das erledigt der SuperAgent für Sie — alles in einem Schritt.
Auf Kritik basierende Optimierung
Ein weiterer wichtiger Teil des SuperAgents besteht darin, die Antwort zu kritisieren und zu verfeinern, bevor Sie Ihnen antworten. Hier kommt ein Kritikmodell ins Spiel.
Das Kritikmodell funktioniert wie ein Redakteur. Es bewertet alle Antworten, die von den verschiedenen Modellen generiert wurden, und berücksichtigt dabei Faktoren wie:
- Genauigkeit: Sind die Informationen korrekt? Sind die Fakten aktuell und zuverlässig?
- Relevanz: Geht die Antwort direkt auf Ihre Frage ein oder geht sie vom Thema ab?
- Klarheit: Ist die Antwort leicht zu verstehen oder enthält sie verwirrendes Fachjargon?
- Vollständigkeit: Deckt die Antwort alle wichtigen Punkte ab oder fehlt etwas?
Dieser Prozess stellt sicher, dass die endgültige Antwort, die Sie erhalten, korrekt und vollständig ist. Im Grunde ist es so, als hätte man einen KI-Editor, der sicherstellt, dass alles auf Hochglanz poliert ist, bevor es Sie erreicht.
Schneller und effizienter innovieren
Du fragst dich vielleicht: „Warum baut Ninja nicht einfach ein größeres, robusteres Modell, das intelligenter ist als alle anderen Modelle da draußen?“ Ein einzelnes KI-Modell so zu trainieren, dass es intelligenter und ausgefeilter wird, erfordert viel Zeit, Ressourcen und Rechenleistung. Das alles summiert sich zu mehr Geld.
Die Entwicklung grundlegender Modelle ist zwar kostspielig und ressourcenintensiv, aber die Optimierung auf Inferenzebene ist ein schnellerer und kostengünstiger Weg zu überragender Leistung. Mithilfe von Techniken wie Agentenmischung und kritikbasierter Optimierung kombiniert Ninja bestehende Modelle zu einem System, das qualitativ hochwertigere Antworten liefert, ohne dass die Kosten für die Erstellung neuer Modelle anfallen.
Wir können dann die Einsparungen weiter zu unserem Du, dem Nutzer.
Beispiel aus der Praxis: Start einer Marketingkampagne
Lassen Sie uns darüber nachdenken, eine Marketingkampagne für eine neue Produkteinführung zu planen. Sie könnten KI fragen: „Wie kann ich eine effektive Marketingstrategie für mein neues Produkt entwickeln?“ So könnte sich dieser gesamte Prozess abspielen:
- Modell 1 konzentriert sich auf die Zielgruppenanalyse, identifiziert Ihre demografischen Zielgruppen und schlägt vor, welche Plattformen — wie soziale Medien, E-Mail-Marketing oder bezahlte Anzeigen — sie am effektivsten erreichen würden.
- Modell 2 ist auf Inhaltsstrategien spezialisiert und bietet Ideen für ansprechende Kampagnen, überzeugende Botschaften und kreative Grafiken, um mit Ihrem Publikum in Kontakt zu treten.
- Modell 3 kümmert sich um die Logistik und bietet einen detaillierten Zeitplan für die Durchführung der Kampagne, die Optimierung der Werbeausgaben und die Überwachung der Leistungskennzahlen.
Der SuperAgent kombiniert all diese Informationen zu einem kohärenten Plan und bietet eine schrittweise Marketingstrategie, die auf Ihre Ziele zugeschnitten ist. Wenn die Antwort Sie erreicht, ist sie wie ein vollständiges Playbook, das auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist. Sie erhalten die besten Erkenntnisse aus den Fachkenntnissen der einzelnen Modelle, und die Verfeinerung sorgt dafür, dass der Plan klar, umsetzbar und sofort umsetzbar ist.
Mehrere Versionen von SuperAgent für Ihre Bedürfnisse
Wir haben der Bereitstellung von Dienstleistungen immer Priorität eingeräumt Zugriff auf mehrere KI-Modelle von führenden Unternehmen, sodass wir unseren Benutzern vielseitige und leistungsstarke Tools anbieten können. Diese Grundlage ermöglichte es uns, den SuperAgent schnell zu entwickeln. Um sicherzustellen, dass SuperAgent die unterschiedlichen Bedürfnisse unserer Benutzer erfüllt, haben wir drei Versionen entwickelt, die ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Leistung bieten:
SuperAgent Turbo: Für blitzschnelle Antworten. Turbo liefert sofortige Antworten mithilfe unserer maßgeschneiderten internen, fein abgestimmten Modelle und steht allen Abonnenten zur Verfügung.
SuperAgent Apex: Die robusteste Version von SuperAgent bietet gründlich recherchierte und umfassende Antworten. Sie kombiniert mehrere erstklassige KI-Modelle für Einblicke auf Expertenebene und steht Ultra- und Business-Abonnenten zur Verfügung.
SuperAgent-R 2.0: Für komplexe Probleme, die fortgeschrittenes Denken erfordern. SuperAgent-R basiert auf DeepSeek R1, destilliert auf Llama 70B, und ist für Ultra- und Business-Abonnenten verfügbar.
Wir haben alle Versionen des SuperAgent gegen andere Modelle getestet und dabei modernste (SoTA) Benchmarks wie Arena-Hard verwendet, um seine Leistung zu überprüfen. Aufgrund der ersten Ergebnisse freuen wir uns sehr über seine Leistung im Vergleich zu vielen bekannten Basismodellen wie GPT-4o, Gemini 1.5 pro und Claude Sonnet 3.5. Bleiben Sie dran, wir planen, unsere Ergebnisse sehr bald zu veröffentlichen!
Das Superagent, und unsere Arbeit an der Optimierung der Inferenzebene ist darauf ausgelegt, Ninja hilfreicher, genauer und reaktionsschneller zu machen. Anstatt einfach nur Fragen zu beantworten, bietet Ninja umfassendere, nuanciertere Antworten, die sich wie die Unterstützung einer Gruppe von Experten anfühlen. Das Verständnis dieser Techniken hilft uns, die Komplexität hinter diesen einfachen Interaktionen zu verstehen und gibt uns einen Einblick, wie KI immer besser verstehen und helfen kann.
