今日、Ninja'sを発売できることに非常に興奮しています スーパーエージェント。SuperAgent は、最新の優れた AI モデルを使用して、よりインテリジェントなシステムを作成する新しい方法です。このブログ記事では、Ninja AI のインテリジェンスをどのように高めたかについて説明します。 推論レベルの最適化 （心配しないでください。これについては後で説明します）。また、SuperNinjaが最適な回答をより早く得るのにどのように役立つかを説明するために、実際の例をいくつか紹介します。
推論レベルの最適化による Ninja の改善
推論レベルの最適化は、AIシステム全体を微調整して効率と効果を高めることに重点を置いています。Ninja では、システム全体のパフォーマンスを向上させるために、エージェントの混合と批評に基づく最適化という 2 つの重要な手法を実装しました。
ザの エージェントの混合物 このアプローチは、複数のAIモデルを活用して共同で優れた成果を生み出します。批評に基づく最適化では、これらのアウトプットをさらに絞り込み、評価と改善をさらに重ねて正確性と関連性を確保します。これらの手法を組み合わせることで、Ninja はより迅速になるだけでなく、より思慮深く正確な回答を提供できるようになります。
複数のAIモデルと批評モデルを使用するこのプロセスは、私たちがスーパーエージェントと呼んでいるものです。 それぞれの最適化手法を詳しく見ていきましょう。
複数のモデルを使用してより適切な回答を導き出す
通常、ChatGPTやGeminiなどのシステムを使用する場合、プロンプトを送信すると、システムが応答します。答えは、そのモデルのトレーニング方法、モデルのサイズ、その他のシステム設定によって大きく左右されます。
製品の発売を計画していると想像してみてください。3 つの AI モデルに助けを求めると、各モデルのトレーニングと特性により、3 つの異なる答えが得られる可能性があります。
- モデル1は、市場動向を分析し、最適な発売スケジュールを提案する場合があります。
- モデル2は、インパクトを最大化するための説得力のあるマーケティング戦略を策定するかもしれません。
- モデル3はロジスティクスに重点を置き、生産や流通の合理化に関するアドバイスを提供する場合もあります。
これら 3 つのモデルから得たインサイトを組み合わせることで、単一のモデルが提供できたものよりもはるかに豊かで有用な回答が得られます。このアプローチは、と呼ばれます。 エージェントの混合物。
ことわざにあるように、10人に質問すると、10種類の答えが得られます。:)
しかし、その10人にあなたの質問に対する考えを尋ね、それぞれの回答から得た洞察を可能な限り最良の答えにまとめることができたらどうでしょうか。それこそが、SuperAgent がすべてをワンステップで行えることです。
批評ベースの最適化
SuperAgentのもう1つの重要な部分は、返信する前に回答を批評して洗練させることです。ここで役に立つのが批評モデルです。
批評モデルは編集者のように機能します。さまざまなモデルによって生成されたすべての応答を、次のような要素を考慮して評価します。
- 精度: 情報は正しいですか？事実は最新かつ信頼できるものですか？
- 関連性: 答えはあなたの質問に直接対応していますか、それとも話題から外れていますか？
- クラリティ: 回答はわかりやすいですか、それともわかりにくい専門用語が多いのですか？
- 完全性: 回答は重要な点をすべて網羅していますか、それとも何か足りないものがありますか？
このプロセスにより、最終的に得られる回答が正確かつ完全であることが保証されます。本質的には、AI エディターがユーザーの手元に届く前にすべてが洗練されていることを確認するようなものです。
より迅速かつ効率的なイノベーション
「なぜNinjaは他のどのモデルよりもスマートで、大きくて頑丈なモデルを作らないの？」と自問しているかもしれません。単一の AI モデルをよりスマートで洗練されたものになるようにトレーニングするには、かなりの時間、リソース、計算能力が必要です。これらすべてが積み重なって、より多くのお金がかかることになります。
基礎モデルの開発にはコストがかかり、リソースを大量に消費しますが、推論レベルの最適化は、優れたパフォーマンスを実現するためのより迅速で経済的な方法です。Ninja では、エージェントの混合や批判に基づく最適化などの手法を使用することで、既存のモデルを組み合わせて、新しいモデルを作成することなくより質の高い回答が得られるシステムに統合しています。
その後、合格できます 節約 ユーザーの皆さん、お話です。
実際の例:マーケティングキャンペーンの開始
新製品の発売に向けたマーケティングキャンペーンの計画について考えてみましょう。AI に「新製品の効果的なマーケティング戦略を立てるにはどうすればよいか」と尋ねるかもしれません。このプロセス全体がどのように展開されるかを次に示します。
- モデル 1 オーディエンス分析に重点を置き、ターゲット層を特定し、どのプラットフォーム（ソーシャルメディア、メールマーケティング、有料広告など）が最も効果的にリーチできるかを提案します。
- モデル 2 コンテンツ戦略を専門とし、オーディエンスとつながる魅力的なキャンペーン、説得力のあるメッセージ、クリエイティブなビジュアルのアイデアを提供します。
- モデル 3 ロジスティクスを処理し、キャンペーンの実行、広告費の最適化、パフォーマンス指標のモニタリングに関する詳細なタイムラインを提供します。
SuperAgentは、これらすべての情報をまとまりのある計画にまとめ、目標に合わせた段階的なマーケティング戦略を提供します。答えが手元に届く頃には、ビジネスニーズに合わせてパーソナライズされた、完全なプレイブックのようなものになっています。各モデルの専門知識から最高のインサイトを得て、計画を明確かつ実行に移せるように改良を加えていくのです。
ニーズに合わせた複数のバージョンの SuperAgent
私たちは常に提供を優先してきました 複数の AI モデルへのアクセス 大手企業が提供しているため、ユーザーに多用途で強力なツールを提供できます。この基盤のおかげで、私たちはSuperAgentの開発を迅速に進めることができました。SuperAgent がユーザーの多様なニーズを満たすように、スピードとパフォーマンスのバランスをとった 3 つのバージョンを開発しました。
スーパーエージェントターボ: 超高速応答用。Turboは、社内で微調整されたカスタムモデルを使用して即時応答を提供し、すべてのサブスクライバーが利用できます。
スーパーエージェント・アペックス: SuperAgentの最も堅牢なバージョンであり、徹底的に調査された包括的な応答を提供します。複数の主力の AI モデルを組み合わせて専門家レベルの洞察を得ることができ、Ultra および Business のサブスクライバーが利用できます。
スーパーエージェント-R 2.0: 高度な推論を必要とする複雑な問題用。SuperAgent-RはLlama 70Bで蒸留されたDeepSeek R1をベースに構築されており、ウルトラとビジネスのサブスクライバーが利用できます。
パフォーマンスを検証するために、アリーナハードなどの最先端（SotA）ベンチマークを使用して、SuperAgentのすべてのバージョンを他のモデルと比較してテストしてきました。初期の結果に基づくと、GPT-4o、Gemini 1.5 pro、クロード・ソネット 3.5 など、多くの有名なファンダメント・モデルと比較した場合のパフォーマンスに非常に期待しています。間もなく結果を公開する予定ですので、ご期待ください。
ザの スーパーエージェント、そして推論レベルの最適化に関する私たちの取り組みは、Ninjaをより便利に、正確に、そして応答性の高いものにすることを目的としています。Ninja では、単に質問に答えるだけでなく、エキスパートのグループから得られる支援のように感じられる、より豊かで微妙な回答を提供します。これらの手法を理解することで、これらの単純なやりとりの背後にある複雑さを理解し、AI がどのように理解と支援において向上し続けているかを垣間見ることができます。
