आज हम Ninja's को लॉन्च करने के लिए बेहद उत्साहित हैं सुपरएजेंट। SuperAgent आज के सर्वश्रेष्ठ AI मॉडल का उपयोग करके अधिक इंटेलिजेंट सिस्टम बनाने का एक नया तरीका है। इस ब्लॉग पोस्ट में हम चर्चा करेंगे कि कैसे हमने निंजा एआई का उपयोग करके उसकी बुद्धिमत्ता को बढ़ाया अनुमान स्तर का अनुकूलन (चिंता न करें, हम बाद में बताएंगे कि यह क्या है)। हम वास्तविक जीवन के कुछ उदाहरणों के माध्यम से यह भी बताएंगे कि कैसे SuperNinja आपको सबसे अच्छा जवाब जल्दी पाने में मदद कर सकता है।

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अनुमान स्तर अनुकूलन के साथ निंजा में सुधार

अनुमान-स्तरीय अनुकूलन अपनी दक्षता और प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए समग्र AI प्रणाली को ठीक करने पर केंद्रित है। निंजा में, हमने सिस्टम के समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए दो प्रमुख तकनीकें लागू की हैं: एजेंटों का मिश्रण और समालोच-आधारित अनुकूलन।

द एजेंटों का मिश्रण दृष्टिकोण सहयोगात्मक रूप से बेहतर परिणाम देने के लिए कई AI मॉडल का लाभ उठाता है। समालोच-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन सटीकता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए मूल्यांकन और सुधार की एक अतिरिक्त परत को लागू करते हुए, इन आउटपुट को और परिष्कृत करता है। साथ में, ये तकनीकें निंजा को ऐसी प्रतिक्रियाएँ देने में सक्षम बनाती हैं जो न केवल तेज़ हैं, बल्कि अधिक विचारशील और सटीक भी हैं।

Flow chart of how SuperAgent is architeted
सुपरएजेंट कई AI मॉडल और एक क्रिटिक मॉडल का एक संयोजन है।

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कई AI मॉडल और एक समालोचना मॉडल का उपयोग करने की इस प्रक्रिया को हम SuperAgent कहते हैं। आइए अधिक जानने के लिए प्रत्येक ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक में गहराई से गोता लगाएँ।

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बेहतर उत्तर उत्पन्न करने के लिए कई मॉडलों का उपयोग करना

आम तौर पर, जब आप चैटजीपीटी या जेमिनी जैसे सिस्टम का उपयोग करते हैं तो आप एक प्रॉम्प्ट सबमिट करते हैं और सिस्टम उत्तर के साथ प्रतिक्रिया करता है। उत्तर इस बात से बहुत प्रभावित होगा कि उस मॉडल को कैसे प्रशिक्षित किया गया था, मॉडल का आकार, और अन्य सिस्टम सेटिंग्स।

कल्पना कीजिए कि आप किसी उत्पाद को लॉन्च करने की योजना बना रहे हैं। यदि आप मदद के लिए तीन AI मॉडल से परामर्श करते हैं, तो आपको प्रत्येक मॉडल के प्रशिक्षण और विशेषताओं के कारण तीन अलग-अलग उत्तर मिल सकते हैं।

  • मॉडल 1 बाजार के रुझानों का विश्लेषण कर सकता है और इष्टतम लॉन्च टाइमलाइन का सुझाव दे सकता है।
  • मॉडल 2 प्रभाव को अधिकतम करने के लिए एक आकर्षक मार्केटिंग रणनीति तैयार कर सकता है।
  • मॉडल 3 लॉजिस्टिक्स पर ध्यान केंद्रित कर सकता है, उत्पादन या वितरण को सुव्यवस्थित करने की सलाह दे सकता है।

इन तीन मॉडलों की जानकारी को मिलाकर आपको एक प्रतिक्रिया मिलती है जो किसी एक मॉडल द्वारा प्रदान की जा सकने वाली प्रतिक्रिया की तुलना में बहुत समृद्ध और अधिक उपयोगी है। इस दृष्टिकोण को a कहा जाता है एजेंटों का मिश्रण।

जैसा कि कहा जाता है - यदि आप 10 लोगों से एक प्रश्न पूछते हैं, तो आपको 10 अलग-अलग उत्तर मिलेंगे।:)

लेकिन क्या होगा अगर आप उन 10 लोगों से अपने प्रश्न पर उनके विचार पूछ सकते हैं और फिर प्रत्येक प्रतिक्रिया की अंतर्दृष्टि को सर्वोत्तम संभव उत्तर में जोड़ सकते हैं? सुपरएजेंट आपके लिए यही करता है - सब कुछ एक ही चरण में।

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समालोचना आधारित अनुकूलन

SuperAgent का एक अन्य महत्वपूर्ण हिस्सा आपको जवाब देने से पहले जवाब की आलोचना करना और उसे परिष्कृत करना है। यह वह जगह है जहाँ एक समालोचना मॉडल आता है।

समालोचना मॉडल एक संपादक की तरह काम करता है। यह विभिन्न मॉडलों द्वारा उत्पन्न सभी प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन करता है, जैसे कि कारकों को देखते हुए:

  • सटीकता: क्या जानकारी सही है? क्या तथ्य अप-टू-डेट और विश्वसनीय हैं?
  • प्रासंगिकता: क्या उत्तर सीधे आपके प्रश्न को संबोधित करता है, या यह विषय से हटकर हो जाता है?
  • क्लैरिटी: क्या प्रतिक्रिया को समझना आसान है, या यह भ्रमित करने वाले शब्दजाल से भरा है?
  • संपूर्णता: क्या प्रतिक्रिया सभी महत्वपूर्ण बिंदुओं को कवर करती है, या कुछ गायब है?

यह प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि आपको मिलने वाला अंतिम उत्तर सटीक और पूर्ण हो। मूल रूप से, यह एक AI एडिटर होने जैसा है, जो यह सुनिश्चित करता है कि आपके पास पहुंचने से पहले सब कुछ पॉलिश हो जाए।

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तेजी से और अधिक कुशलता से नवाचार करना

आप खुद से पूछ रहे होंगे, “निंजा सिर्फ एक बड़ा, अधिक मजबूत मॉडल क्यों नहीं बनाता है, जो अन्य सभी मॉडलों की तुलना में अधिक स्मार्ट हो?” स्मार्ट और अधिक परिष्कृत बनने के लिए एकल AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण समय, संसाधन और कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है। इन सब से ज़्यादा पैसे जुड़ते हैं।

जबकि मूलभूत मॉडल विकसित करना महंगा है और संसाधन-गहन अनुमान-स्तर अनुकूलन बेहतर प्रदर्शन के लिए एक तेज़, किफायती तरीका है। मिक्सचर ऑफ़ एजेंट्स और क्रिटिक-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन जैसी तकनीकों का उपयोग करके, निंजा मौजूदा मॉडल को एक ऐसे सिस्टम में जोड़ता है, जो नए मॉडल बनाने के खर्च के बिना उच्च-गुणवत्ता वाली प्रतिक्रियाएँ प्रदान करता है।

फिर हम पास कर सकते हैं बचत हमारे आप पर, उपयोगकर्ता पर।

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वास्तविक जीवन का उदाहरण: मार्केटिंग अभियान शुरू करना

आइए नए उत्पाद लॉन्च के लिए मार्केटिंग अभियान की योजना बनाने के बारे में सोचें। आप AI से पूछ सकते हैं, “मैं अपने नए उत्पाद के लिए एक प्रभावी मार्केटिंग रणनीति कैसे बना सकता हूं?” यहां बताया गया है कि यह पूरी प्रक्रिया कैसे चल सकती है:

  • मॉडल 1 दर्शकों के विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है, आपके लक्षित जनसांख्यिकी की पहचान करता है और सुझाव देता है कि कौन से प्लेटफ़ॉर्म-जैसे सोशल मीडिया, ईमेल मार्केटिंग, या भुगतान किए गए विज्ञापन-उन तक सबसे प्रभावी ढंग से पहुंचेंगे।
  • मॉडल 2 अपने दर्शकों से जुड़ने के लिए कॉन्टेंट रणनीति बनाने, आकर्षक कैंपेन, आकर्षक मैसेजिंग और क्रिएटिव विज़ुअल्स के लिए सुझाव देने में माहिर हैं।
  • मॉडल 3 लॉजिस्टिक्स को संभालता है, अभियान को निष्पादित करने, विज्ञापन खर्च को अनुकूलित करने और प्रदर्शन मेट्रिक्स की निगरानी के लिए एक विस्तृत समयरेखा प्रदान करता है।

SuperAgent इन सभी जानकारी को एक समेकित योजना में जोड़ता है, जो आपके लक्ष्यों के अनुरूप चरण-दर-चरण मार्केटिंग रणनीति पेश करता है। जब तक इसका जवाब आप तक पहुंचता है, तब तक यह पूरी तरह से प्लेबुक की तरह होता है, जो आपकी व्यावसायिक ज़रूरतों के हिसाब से वैयक्तिकृत होती है। आपको प्रत्येक मॉडल की विशेषज्ञता से बेहतरीन जानकारी मिलती है, जिसमें सुधार किया जाता है, जिससे योजना स्पष्ट, कार्रवाई योग्य और क्रियान्वित होने के लिए तैयार हो जाती है।

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‍आपकी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए SuperAgent के कई संस्करण

हमने हमेशा उपलब्ध कराने को प्राथमिकता दी है कई AI मॉडल तक पहुंच अग्रणी कंपनियों से, जो हमें अपने उपयोगकर्ताओं के लिए बहुमुखी और शक्तिशाली टूल देने में सक्षम बनाती हैं। इस फाउंडेशन ने हमें सुपरएजेंट को विकसित करने में तेज़ी से आगे बढ़ने की अनुमति दी। यह सुनिश्चित करने के लिए कि SuperAgent हमारे यूज़र की विविध ज़रूरतों को पूरा करता है, हमने तीन संस्करण विकसित किए हैं जो गति और प्रदर्शन के बीच संतुलन बनाते हैं:

Different versions of SuperAgent available

सुपरएजेंट टर्बो: तेज़ प्रतिक्रियाओं के लिए। टर्बो हमारे कस्टम इन-हाउस फाइन-ट्यून किए गए मॉडल का उपयोग करके तुरंत प्रतिक्रिया देता है और सभी सब्सक्राइबर्स के लिए उपलब्ध है।

सुपरएजेंट एपेक्स: SuperAgent का सबसे मजबूत संस्करण, यह पूरी तरह से शोधित और व्यापक प्रतिक्रियाएँ देता है। यह विशेषज्ञ स्तर की जानकारी के लिए कई फ्लैगशिप AI मॉडल को जोड़ती है और यह अल्ट्रा और बिज़नेस सब्सक्राइबर्स के लिए उपलब्ध है।

सुपरएजेंट-आर 2.0: उन जटिल समस्याओं के लिए जिनके लिए उन्नत तर्क की आवश्यकता होती है। SuperAgent-R को लामा 70B पर डिस्टिल्ड DeepSeek R1 पर बनाया गया है, और यह अल्ट्रा और बिज़नेस सब्सक्राइबर्स के लिए उपलब्ध है।

हम इसके प्रदर्शन को मान्य करने के लिए एरेना-हार्ड जैसे अत्याधुनिक (SoTA) बेंचमार्क का उपयोग करके अन्य मॉडलों के खिलाफ सुपरएजेंट के सभी संस्करणों का परीक्षण कर रहे हैं। शुरुआती परिणामों के आधार पर हम GPT-4o, Gemini 1.5 pro, और Claude Sonnet 3.5 जैसे कई प्रसिद्ध फाउंडेशनल मॉडल के खिलाफ इसके प्रदर्शन को लेकर बहुत उत्साहित हैं। हमारे साथ बने रहें क्योंकि हम बहुत जल्द अपने परिणाम प्रकाशित करने की योजना बना रहे हैं!

द सुपरएजेंट, और अनुमान स्तर अनुकूलन पर हमारा काम - निंजा को अधिक मददगार, सटीक और प्रतिक्रियाशील बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। केवल सवालों के जवाब देने के बजाय, निंजा अधिक समृद्ध, अधिक सूक्ष्म प्रतिक्रियाएँ प्रदान करता है, जो ऐसा लगता है कि आपको विशेषज्ञों के समूह से मिलने वाली सहायता की तरह लगता है। इन तकनीकों को समझने से हमें इन सरल इंटरैक्शन के पीछे की जटिलता को समझने में मदद मिलती है और हमें इस बात की झलक मिलती है कि AI समझने और मदद करने में कैसे सुधार कर रहा है।