오늘 Ninja's를 출시하게 되어 매우 기쁩니다. 수퍼 에이전트.SuperAgent는 오늘날 최고의 AI 모델을 사용하여 보다 지능적인 시스템을 만드는 새로운 방법입니다.이 블로그 게시물에서는 Ninja AI를 사용하여 어떻게 Ninja AI의 인텔리전스를 향상시켰는지 살펴보겠습니다. 추론 레벨 최적화 (걱정하지 마세요. 나중에 설명하겠습니다).또한 SuperNinja가 최상의 해답을 더 빨리 찾을 수 있도록 도와줄 수 있는 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.
추론 레벨 최적화를 통한 Ninja의 성능 향상
추론 수준 최적화는 전체 AI 시스템을 미세 조정하여 효율성과 효과를 향상시키는 데 중점을 둡니다.Ninja에서는 전체 시스템 성능을 높이기 위해 두 가지 주요 기법, 즉 에이전트 혼합과 크리티크 기반 최적화를 구현했습니다.
더 에이전트 혼합물 접근 방식은 여러 AI 모델을 활용하여 협업하여 우수한 성과를 창출합니다.크리티크 기반 최적화는 정확성과 관련성을 보장하기 위해 평가 및 개선의 추가 계층을 적용하여 이러한 결과를 더욱 세분화합니다.이러한 기술을 함께 사용하여 Ninja는 더 빠를 뿐만 아니라 더 사려 깊고 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.
여러 AI 모델과 크리티크 모델을 사용하는 이러한 프로세스를 우리는 SuperAgent라고 부릅니다. 각 최적화 기법에 대해 자세히 알아보겠습니다.
여러 모델을 사용하여 더 나은 해답 생성하기
일반적으로 ChatGPT 또는 Gemini와 같은 시스템을 사용할 때 프롬프트를 제출하면 시스템이 응답으로 응답합니다.답은 해당 모델의 학습 방법, 모델의 크기 및 기타 시스템 설정에 따라 크게 영향을 받습니다.
제품 출시를 계획하고 있다고 상상해 보십시오.세 가지 AI 모델에 도움을 요청하면 각 모델의 학습 및 특성으로 인해 세 가지 다른 답을 얻을 수 있습니다.
- 모델 1은 시장 동향을 분석하고 최적의 출시 일정을 제안할 수 있습니다.
- 모델 2는 효과를 극대화하기 위한 매력적인 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.
- 모델 3은 물류에 초점을 맞추어 생산 또는 유통 간소화에 대한 조언을 제공할 수 있습니다.
이 세 가지 모델에서 얻은 통찰력을 결합하면 단일 모델이 제공할 수 있었던 것보다 훨씬 더 풍부하고 유용한 응답을 얻을 수 있습니다.이러한 접근 방식을 a라고 합니다. 에이전트의 혼합물.
속담처럼 - 10명에게 질문을 하면 10가지 다른 답을 얻을 수 있습니다.:)
하지만 10명의 사람들에게 질문에 대한 의견을 물어본 다음 각 응답에서 얻은 통찰력을 결합하여 가능한 최선의 답변을 만들 수 있다면 어떨까요?이것이 바로 SuperAgent가 여러분을 위해 한 번에 할 수 있는 일입니다.
크리티컬 기반 최적화
SuperAgent의 또 다른 중요한 부분은 응답하기 전에 답변을 비판하고 다듬는 것입니다.바로 여기에 비평 모델이 필요합니다.
비평 모델은 편집자처럼 작동합니다.다음과 같은 요인을 고려하여 다양한 모델에서 생성된 모든 응답을 평가합니다.
- 정확도: 정보가 정확합니까?정보가 최신이고 신뢰할 수 있나요?
- 관련성: 답변이 귀하의 질문을 직접적으로 다루고 있습니까, 아니면 주제에서 벗어나나요?
- 선명도: 답변이 이해하기 쉬운가요, 아니면 혼란스러운 전문 용어로 가득 차 있나요?
- 완전성: 답변에 중요한 사항이 모두 포함되어 있습니까? 아니면 누락된 부분이 있습니까?
이 프로세스를 통해 최종 답변이 정확하고 완전한지 확인할 수 있습니다.기본적으로 AI 편집기가 있으면 사용자에게 도달하기 전에 모든 내용을 다듬는 것과 같습니다.
더 빠르고 효율적인 혁신
“왜 닌자는 시중에 나와 있는 다른 모든 모델보다 더 크고 더 견고한 모델을 만들지 않나요?” 라고 자문하게 될 수도 있습니다.단일 AI 모델을 더 스마트하고 정교해지도록 학습시키려면 상당한 시간, 리소스 및 컴퓨팅 성능이 필요합니다.이 모든 것이 합쳐지면 더 많은 비용이 발생합니다.
기본 모델을 개발하는 것은 비용이 많이 들고 리소스 집약적이지만 추론 수준 최적화는 더 빠르고 경제적으로 우수한 성능을 발휘할 수 있는 방법입니다.Ninja는 에이전트 혼합 및 크리티크 기반 최적화와 같은 기술을 사용하여 기존 모델을 시스템으로 결합하여 새 모델을 만들지 않고도 더 높은 품질의 응답을 제공합니다.
그러면 우리는 다음을 통과할 수 있습니다. 저금 사용자 여러분께 말씀드립니다.
실제 사례: 마케팅 캠페인 시작
신제품 출시를 위한 마케팅 캠페인 계획에 대해 생각해 봅시다.AI에게 “어떻게 하면 신제품을 위한 효과적인 마케팅 전략을 세울 수 있을까?” 라고 물을 수도 있습니다.이 전체 프로세스가 어떻게 진행될 수 있는지는 다음과 같습니다.
- 모델 1 대상 인구 통계를 파악하고 소셜 미디어, 이메일 마케팅, 유료 광고 등 어떤 플랫폼이 가장 효과적으로 다가갈 수 있을지 제안하는 데 중점을 둡니다.
- 모델 2 콘텐츠 전략을 전문으로 하며, 참여도 높은 캠페인, 설득력 있는 메시지, 청중과 소통할 수 있는 창의적인 비주얼을 위한 아이디어를 제공합니다.
- 모델 3 물류를 처리하여 캠페인 실행, 광고 지출 최적화, 성과 지표 모니터링을 위한 세부 일정을 제공합니다.
SuperAgent는 이러한 모든 정보를 통합 계획으로 결합하여 목표에 맞는 단계별 마케팅 전략을 제공합니다.해답이 도착할 무렵에는 비즈니스 요구 사항에 맞게 맞춤화된 완전한 플레이북과 같습니다.계획을 명확하고 실행 가능하며 즉시 실행할 수 있도록 개선하여 각 모델의 전문 지식을 통해 최상의 통찰력을 얻을 수 있습니다.
요구 사항을 충족하는 다양한 버전의 SuperAgent
우리는 항상 제공을 우선시해 왔습니다. 여러 AI 모델에 대한 액세스 주요 기업에서 제공하므로 사용자에게 다재다능하고 강력한 도구를 제공할 수 있습니다.이러한 기반 덕분에 SuperAgent를 빠르게 개발할 수 있었습니다.SuperAgent가 사용자의 다양한 요구를 충족할 수 있도록 속도와 성능 사이의 균형을 맞춘 세 가지 버전을 개발했습니다.
슈퍼에이전트 터보: 번개처럼 빠른 응답을 제공합니다.Turbo는 맞춤형 사내 미세 조정 모델을 사용하여 즉각적인 응답을 제공하며 모든 구독자가 사용할 수 있습니다.
슈퍼에이전트 에이펙스: SuperAgent의 가장 강력한 버전은 철저하게 조사된 포괄적인 응답을 제공합니다.전문가 수준의 통찰력을 위해 여러 플래그십 AI 모델을 결합했으며 울트라 및 비즈니스 구독자가 사용할 수 있습니다.
슈퍼에이전트-R 2.0: 고급 추론이 필요한 복잡한 문제에 적합합니다.SuperAgent-R은 라마 70B에서 증류된 DeepSeek R1을 기반으로 제작되었으며 울트라 및 비즈니스 구독자가 사용할 수 있습니다.
우리는 성능을 검증하기 위해 arena-hard와 같은 최첨단 (SoTA) 벤치마크를 사용하여 다른 모델과 비교하여 SuperAgent의 모든 버전을 테스트했습니다.초기 결과에 따르면 GPT-4o, 제미니 1.5 프로, 클로드 소넷 3.5와 같이 잘 알려진 많은 기본 모델에 대한 성능이 매우 기대됩니다.곧 결과를 발표할 예정이니 계속 지켜봐 주세요!
더 수퍼 에이전트및 추론 수준 최적화에 대한 우리의 작업은 Ninja를 더 유용하고 정확하며 반응성이 뛰어나도록 설계되었습니다.Ninja는 단순히 질문에 답하는 대신 전문가 그룹의 도움을 받는 것처럼 느껴지는 더 풍부하고 미묘한 답변을 제공합니다.이러한 기술을 이해하면 이러한 단순한 상호 작용의 복잡성을 이해하는 데 도움이 되며 AI가 어떻게 이해와 도움을 지속적으로 향상시키는지 엿볼 수 있습니다.
