Hoy estamos muy emocionados de lanzar Ninja's Superagente. SuperAgent es una nueva forma de crear un sistema más inteligente utilizando los mejores modelos de IA actuales. En esta entrada del blog, analizaremos cómo aumentamos la inteligencia de Ninja AI utilizando Optimización del nivel de inferencia (no te preocupes, te explicaremos de qué se trata más adelante). También veremos un par de ejemplos de la vida real para explicar cómo SuperNinja puede ayudarte a obtener la mejor respuesta, más rápido.
Mejora de Ninja con la optimización del nivel de inferencia
La optimización a nivel de inferencia se centra en ajustar el sistema de IA en general para mejorar su eficiencia y eficacia. En Ninja, hemos implementado dos técnicas clave para mejorar el rendimiento general del sistema: la combinación de agentes y la optimización basada en críticas.
El Mezcla de agentes El enfoque aprovecha varios modelos de IA para producir resultados superiores de manera colaborativa. La optimización basada en críticas refina aún más estos resultados, aplicando un nivel adicional de evaluación y mejora para garantizar la precisión y la relevancia. En conjunto, estas técnicas permiten a Ninja ofrecer respuestas que no solo son más rápidas, sino también más reflexivas y precisas.
Este proceso de usar varios modelos de IA y un modelo de crítica es lo que llamamos SuperAgent. Profundicemos en cada técnica de optimización para obtener más información.
Uso de varios modelos para generar una mejor respuesta
Normalmente, cuando utilizas un sistema como ChatGPT o Gemini, envías un mensaje y el sistema responde con una respuesta. La respuesta dependerá en gran medida de la forma en que se haya entrenado ese modelo, el tamaño del modelo y otros ajustes del sistema.
Imagina que estás planificando el lanzamiento de un producto. Si consulta tres modelos de IA para obtener ayuda, es posible que obtenga tres respuestas diferentes debido a la formación y las características de cada modelo.
- El modelo 1 podría analizar las tendencias del mercado y sugerir el cronograma de lanzamiento óptimo.
- El modelo 2 podría diseñar una estrategia de marketing convincente para maximizar el impacto.
- El modelo 3 podría centrarse en la logística y ofrecer consejos para racionalizar la producción o la distribución.
Al combinar los conocimientos de estos tres modelos, se obtiene una respuesta mucho más rica y útil que la que podría haber proporcionado cualquier modelo individual. Este enfoque se denomina mezcla de agentes.
Como dice el refrán: si haces una pregunta a 10 personas, obtendrás 10 respuestas diferentes.:)
Pero, ¿qué pasaría si pudieras preguntar a esas 10 personas su opinión sobre tu pregunta y luego combinar las ideas de cada respuesta para obtener la mejor respuesta posible? Eso es lo que el SuperAgent hace por ti, todo en un solo paso.
Optimización basada en críticas
Otra parte importante del SuperAgent es criticar y refinar la respuesta antes de responderte. Aquí es donde entra en juego un modelo de crítica.
El modelo de crítica funciona como un editor. Evalúa todas las respuestas generadas por los distintos modelos, teniendo en cuenta factores como:
- Precisión: ¿Es correcta la información? ¿Los datos están actualizados y son confiables?
- Relevancia: ¿La respuesta aborda directamente su pregunta o se desvía del tema?
- Claridad: ¿La respuesta es fácil de entender o está llena de jerga confusa?
- Integridad: ¿La respuesta cubre todos los puntos importantes o falta algo?
Este proceso garantiza que la respuesta final que obtenga sea precisa y completa. Básicamente, es como tener un editor de IA que se asegura de que todo esté pulido antes de que te llegue.
Innovar de forma más rápida y eficiente
Puede que te preguntes: «¿Por qué Ninja no construye un modelo más grande y robusto que sea más inteligente que todos los demás modelos que existen?» Entrenar un único modelo de IA para que sea más inteligente y sofisticado requiere mucho tiempo, recursos y potencia computacional. Todo esto se traduce en más dinero.
Si bien el desarrollo de modelos fundamentales es costoso y requiere muchos recursos, la optimización del nivel de inferencia es una forma más rápida y económica de lograr un rendimiento superior. Mediante el uso de técnicas como la mezcla de agentes y la optimización basada en críticas, Ninja combina los modelos existentes en un sistema que ofrece respuestas de mayor calidad sin el gasto de crear otros nuevos.
Luego podemos pasar el ahorros a nuestro tú, el usuario.
Ejemplo de la vida real: lanzar una campaña de marketing
Pensemos en planificar una campaña de marketing para el lanzamiento de un nuevo producto. Podrías preguntarle a la IA: «¿Cómo puedo crear una estrategia de marketing eficaz para mi nuevo producto?» Así es como podría desarrollarse todo este proceso:
- Modelo 1 se centra en el análisis de la audiencia, la identificación de los grupos demográficos objetivo y la sugerencia de qué plataformas (como las redes sociales, el marketing por correo electrónico o los anuncios de pago) les llegarían de la manera más eficaz.
- Modelo 2 se especializa en estrategia de contenido y brinda ideas para campañas atractivas, mensajes atractivos e imágenes creativas para conectar con su audiencia.
- Modelo 3 se encarga de la logística, ofreciendo un cronograma detallado para ejecutar la campaña, optimizar la inversión publicitaria y monitorear las métricas de rendimiento.
El SuperAgent combina toda esta información en un plan coherente, que ofrece una estrategia de marketing paso a paso adaptada a sus objetivos. Cuando reciba la respuesta, será como un manual de estrategias completo, personalizado según las necesidades de su empresa. Usted obtiene la mejor información de la experiencia de cada modelo, con un refinamiento que hace que el plan sea claro, práctico y listo para ejecutarse.
Varias versiones de SuperAgent para satisfacer sus necesidades
Siempre hemos priorizado el suministro acceso a varios modelos de IA de empresas líderes, lo que nos permite ofrecer herramientas versátiles y potentes a nuestros usuarios. Esta base nos permitió avanzar rápidamente en el desarrollo del SuperAgent. Para garantizar que SuperAgent satisfaga las diversas necesidades de nuestros usuarios, hemos desarrollado tres versiones que logran un equilibrio entre velocidad y rendimiento:
SuperAgent Turbo: Para respuestas rápidas como un rayo. Turbo ofrece respuestas instantáneas utilizando nuestros modelos internos personalizados y está disponible para todos los suscriptores.
Superagente Apex: La versión más sólida de SuperAgent, ofrece respuestas exhaustivas y minuciosamente investigadas. Combina varios modelos emblemáticos de IA para obtener información de nivel experto y está disponible para los suscriptores de Ultra y Business.
SuperAgent-R 2.0: Para problemas complejos que requieren un razonamiento avanzado. SuperAgent-R se basa en DeepSeek R1 destilado en Llama 70B y está disponible para los suscriptores de Ultra y Business.
Hemos estado probando todas las versiones del SuperAgent comparándolas con otros modelos utilizando puntos de referencia de última generación (SoTA), como arena-hard, para validar su rendimiento. Basándonos en los primeros resultados, estamos muy entusiasmados con su rendimiento en comparación con muchos modelos básicos conocidos, como el GPT-4o, el Gemini 1.5 pro y el Claude Sonnet 3.5. ¡Estén atentos porque planeamos publicar nuestros resultados muy pronto!
El Superagente, y nuestro trabajo en la optimización de los niveles de inferencia están diseñados para hacer que Ninja sea más útil, preciso y responsivo. En lugar de limitarse a responder a las preguntas, Ninja ofrece respuestas más ricas y matizadas que se asemejan a la ayuda que recibirías de un grupo de expertos. Comprender estas técnicas nos ayuda a apreciar la complejidad que hay detrás de estas interacciones sencillas y nos da una idea de cómo la IA sigue mejorando en la comprensión y la ayuda.
