Oggi siamo estremamente entusiasti di lanciare Ninja's SuperAgente. SuperAgent è un nuovo modo per creare un sistema più intelligente utilizzando i migliori modelli di intelligenza artificiale odierni. In questo post del blog discuteremo di come abbiamo aumentato l'intelligenza di Ninja AI utilizzando Ottimizzazione del livello di inferenza (non preoccuparti, ti spiegheremo di cosa si tratta più avanti). Vedremo anche un paio di esempi reali per spiegare come SuperNinja può aiutarti a ottenere la risposta migliore, più velocemente.
Migliorare Ninja con l'ottimizzazione del livello di inferenza
L'ottimizzazione a livello di inferenza si concentra sulla messa a punto dell'intero sistema di intelligenza artificiale per migliorarne l'efficienza e l'efficacia. In Ninja, abbiamo implementato due tecniche chiave per elevare le prestazioni complessive del sistema: combinazione di agenti e ottimizzazione basata sulla critica.
Le Miscela di agenti questo approccio sfrutta diversi modelli di intelligenza artificiale per produrre in modo collaborativo risultati superiori. L'ottimizzazione basata sulla critica perfeziona ulteriormente questi risultati, applicando un ulteriore livello di valutazione e miglioramento per garantire precisione e pertinenza. Insieme, queste tecniche consentono a Ninja di fornire risposte non solo più veloci ma anche più ponderate e precise.
Questo processo di utilizzo di più modelli di intelligenza artificiale e di un modello critico è ciò che chiamiamo SuperAgent. Analizziamo più a fondo ciascuna tecnica di ottimizzazione per saperne di più.
Utilizzo di più modelli per generare una risposta migliore
Normalmente, quando si utilizza un sistema come ChatGPT o Gemini si invia una richiesta e il sistema risponde con una risposta. La risposta sarà fortemente influenzata dal modo in cui il modello è stato addestrato, dalle dimensioni del modello e da altre impostazioni del sistema.
Immagina di pianificare il lancio di un prodotto. Se consulti tre modelli di intelligenza artificiale per ricevere assistenza, potresti ottenere tre risposte diverse a causa della formazione e delle caratteristiche di ciascun modello.
- Il modello 1 potrebbe analizzare le tendenze del mercato e suggerire la tempistica di lancio ottimale.
- Il modello 2 potrebbe creare una strategia di marketing convincente per massimizzare l'impatto.
- Il modello 3 potrebbe concentrarsi sulla logistica, offrendo consigli sulla razionalizzazione della produzione o della distribuzione.
Combinando le informazioni di questi tre modelli si ottiene una risposta molto più ricca e utile di quella che un singolo modello avrebbe potuto fornire. Questo approccio è chiamato a miscela di agenti.
Come si suol dire: se fai una domanda a 10 persone, otterrai 10 risposte diverse.:)
E se potessi chiedere a quelle 10 persone i loro pensieri sulla tua domanda e poi combinare le intuizioni di ciascuna risposta nella migliore risposta possibile? Questo è ciò che SuperAgent fa per te, tutto in un solo passaggio.
Ottimizzazione basata sulla critica
Un'altra parte importante del SuperAgent è criticare e perfezionare la risposta prima di rispondere a te. È qui che entra in gioco un modello critico.
Il modello critico funziona come un editor. Valuta tutte le risposte generate dai vari modelli, esaminando fattori quali:
- Precisione: Le informazioni sono corrette? I fatti sono aggiornati e affidabili?
- Rilevanza: La risposta risponde direttamente alla tua domanda o va fuori tema?
- Chiarezza: La risposta è facile da capire o è piena di gergo confuso?
- Completezza: La risposta copre tutti i punti importanti o manca qualcosa?
Questo processo garantisce che la risposta finale ottenuta sia accurata e completa. In sostanza, è come avere un editor di intelligenza artificiale che si assicura che tutto sia rifinito prima che arrivi a te.
Innovare in modo più rapido ed efficiente
Forse ti starai chiedendo: «Perché Ninja non costruisce semplicemente un modello più grande e robusto che sia più intelligente di tutti gli altri modelli disponibili?» Addestrare un singolo modello di intelligenza artificiale a diventare più intelligente e sofisticato richiede tempo, risorse e potenza di calcolo significativi. Tutto ciò si traduce in più soldi.
Sebbene lo sviluppo di modelli fondamentali sia costoso e dispendioso in termini di risorse, l'ottimizzazione a livello di inferenza è un modo più rapido ed economico per ottenere prestazioni superiori. Utilizzando tecniche come Mixture of Agents e Critique-Based Optimization, Ninja combina i modelli esistenti in un sistema che fornisce risposte di qualità superiore senza la spesa per crearne di nuove.
Possiamo quindi passare il risparmi a te, l'utente.
Esempio reale: lancio di una campagna di marketing
Pensiamo alla pianificazione di una campagna di marketing per il lancio di un nuovo prodotto. Potresti chiedere all'intelligenza artificiale: «Come posso creare una strategia di marketing efficace per il mio nuovo prodotto?» Ecco come potrebbe svolgersi l'intero processo:
- Modello 1 si concentra sull'analisi del pubblico, identificando i dati demografici target e suggerendo quali piattaforme, come social media, email marketing o annunci a pagamento, li raggiungerebbero nel modo più efficace.
- Modello 2 è specializzato nella strategia dei contenuti, fornendo idee per campagne coinvolgenti, messaggi convincenti e immagini creative per entrare in contatto con il pubblico.
- Modello 3 gestisce la logistica, offrendo una tempistica dettagliata per l'esecuzione della campagna, l'ottimizzazione della spesa pubblicitaria e il monitoraggio delle metriche di performance.
Il SuperAgent combina tutte queste informazioni in un piano coerente, offrendo una strategia di marketing passo dopo passo su misura per i tuoi obiettivi. Quando la risposta ti arriva, è come un manuale completo, personalizzato in base alle tue esigenze aziendali. Ottenete le migliori informazioni dalle competenze di ogni modello, con un perfezionamento che rende il piano chiaro, attuabile e pronto per l'esecuzione.
Diverse versioni di SuperAgent per soddisfare le tue esigenze
Abbiamo sempre dato la priorità alla fornitura accesso a più modelli di intelligenza artificiale di aziende leader, consentendoci di fornire strumenti versatili e potenti per i nostri utenti. Questa base ci ha permesso di procedere rapidamente allo sviluppo del SuperAgent. Per garantire che SuperAgent soddisfi le diverse esigenze dei nostri utenti, abbiamo sviluppato tre versioni che offrono un equilibrio tra velocità e prestazioni:
SuperAgent Turbo: Per risposte rapidissime. Turbo offre risposte istantanee utilizzando i nostri modelli personalizzati e ottimizzati internamente ed è disponibile per tutti gli abbonati.
SuperAgent Apex: La versione più robusta di SuperAgent, fornisce risposte approfondite e complete. Combina diversi modelli di intelligenza artificiale di punta per approfondimenti di livello esperto ed è disponibile per gli abbonati Ultra e Business.
SuperAgent-R 2.0: Per problemi complessi che richiedono un ragionamento avanzato. SuperAgent-R è basato su DeepSeek R1 distillato su Llama 70B ed è disponibile per gli abbonati Ultra e Business.
Abbiamo testato tutte le versioni del SuperAgent rispetto ad altri modelli utilizzando benchmark all'avanguardia (SoTA) come arena-hard per convalidarne le prestazioni. Sulla base dei primi risultati, siamo molto entusiasti delle sue prestazioni rispetto a molti modelli base ben noti, come GPT-4o, Gemini 1.5 pro e Claude Sonnet 3.5. Restate sintonizzati perché prevediamo di pubblicare i nostri risultati molto presto!
Le SuperAgentee il nostro lavoro sull'ottimizzazione del livello di inferenza è progettato per rendere Ninja più utile, preciso e reattivo. Invece di limitarsi a rispondere alle domande, Ninja fornisce risposte più ricche e dettagliate che sembrano l'assistenza di un gruppo di esperti. La comprensione di queste tecniche ci aiuta ad apprezzare la complessità di queste semplici interazioni e ci dà un'idea di come l'IA continui a migliorare la comprensione e l'aiuto.
