A Naver revelou um novo modelo de IA no dia 2, que incorpora informações reais de publicações em cafés de mães e comentários de restaurantes para melhorar a precisão das respostas. O modelo foi apresentado durante uma sessão intitulada 'Da Pesquisa à Execução: Tecnologia de IA de Próxima Geração a Criar a Pesquisa de IA da Naver' realizada no Naver D2SF Gangnam. O modelo leve, baseado no HyperCLOVA X, aplica 'engenharia de arreios' para refletir informações orientadas para a vida presentes no ecossistema da Naver, permitindo que a IA forneça respostas baseadas em experiências reais de utilizadores, em vez de dados genéricos.
Naver Aplica Engenharia de Arreios para Integrar Conteúdo Gerado por Utilizadores
O modelo de IA implementado no serviço de pesquisa 'AI Tab' da Naver utiliza engenharia de arreios, uma estrutura que controla e direciona o comportamento do agente de IA, tal como os arreios guiam um cavalo. Quando os utilizadores pesquisam por mensalidades de centros de estudos de matemática, o sistema fornece respostas com base em discussões recentes de pais em cafés de mães. Quando os utilizadores perguntam sobre disponibilidade de estacionamento num restaurante, a IA reflete não só informações oficiais do negócio, mas também comentários reais de clientes que lá estacionaram.
Han Seung-kyun, líder do Serviço de Pesquisa de IA da Naver, comparou a engenharia de arreios ao 'senso de trabalho' da IA, afirmando que "para criar agentes de IA que funcionem bem nos serviços, é essencial uma engenharia de arreios que desenhe simultaneamente eficiência de custos e estabilidade, e não apenas grandes modelos de linguagem (LLM)". Han acrescentou que "a experiência de ligar a infraestrutura de pesquisa e o know-how acumulados ao longo dos últimos 27 anos, o vasto conteúdo como blogs e cafés, e vários ativos de serviço como compras e locais com tecnologia de IA para liderar a pesquisa até à execução é a competitividade única da Naver que ninguém consegue replicar facilmente."
Naver Reduz Custos Operacionais em 3 Vezes Usando Modelos de Linguagem Pequenos
A Naver construiu uma estrutura divisional de Modelo de Linguagem Pequeno (SLM) para aumentar a eficiência do AI Tab. Em vez de um único LLM gigante tratar de todas as tarefas, a Naver combina SLMs específicos para cada função, reduzindo os custos operacionais e melhorando simultaneamente a velocidade e qualidade das respostas. Usando este método, a Naver reduziu os custos operacionais do equipamento em até 3 vezes e melhorou a velocidade de resposta em mais de 2 vezes.
A Naver treinou a IA utilizando a tecnologia Clarify RL (Aprendizagem por Reforço), que garante que a IA não interpreta arbitrariamente pedidos ambíguos, mas confirma a intenção do utilizador através de perguntas adicionais. Como resultado, a alucinação diminuiu em até 30 pontos percentuais em comparação com o HyperCLOVA X.
Lee Ki-chang, diretor do Modelo de IA Hiperescala da Naver Cloud, enfatizou que "o modelo aplicado ao AI Tab caracteriza-se por otimizar todo o processo, desde a construção de dados de treino até ao design do modelo e aprendizagem por reforço, para se adequar aos serviços da Naver", acrescentando que "o objetivo é criar um modelo que opere da forma mais precisa e eficiente nos processos de serviço reais, como pesquisa, compra e reserva, pelos utilizadores da Naver."
Naver Integra Tecnologia Multimodal SmartLens na Pesquisa de IA
A Naver divulgou a sua estratégia de avanço na tecnologia multimodal utilizando o SmartLens, colocado na parte frontal da barra de pesquisa do AI Tab. A tecnologia multimodal permite que a IA compreenda e utilize várias formas de informação, incluindo imagens e vídeos, e não apenas texto.
Os utilizadores podem carregar imagens em vez de texto na barra de pesquisa e dar comandos como 'encontrar produtos semelhantes a este' ou 'reservar um local com este ambiente'. Embora a pesquisa por imagem e vídeo já fosse possível com IA existente, os modelos LLM primeiro reconheciam as imagens e depois realizavam pesquisas baseadas em texto. Em contraste, o agente multimodal da Naver compreende todo o processo, desde a introdução da imagem até à execução, como um único pedido.
Yoon Sang-doo, líder do Centro de IA Futura da Naver, afirmou que "a tecnologia de pesquisa visual que a Naver acumulou através do SmartLens durante quase 10 anos é uma tecnologia central para criar olhos através dos quais os agentes de IA veem o mundo", acrescentando que "no futuro, o serviço de agente de IA da Naver evoluirá numa direção que compreende a intenção do utilizador não só através de texto, mas também de imagens, e que se liga a ações reais."
FAQ
O que a Naver revelou no dia 2?
A Naver revelou um novo modelo de IA no dia 2 no Naver D2SF Gangnam que incorpora informações orientadas para a vida de publicações em cafés de mães e comentários de restaurantes. O modelo é baseado no HyperCLOVA X e utiliza engenharia de arreios para refletir experiências reais de utilizadores nas suas respostas.
Quanto a Naver reduziu os custos operacionais com o novo modelo de IA?
A Naver reduziu os custos operacionais do equipamento em até 3 vezes utilizando uma estrutura de Modelo de Linguagem Pequeno (SLM). A empresa também melhorou a velocidade de resposta em mais de 2 vezes e reduziu a alucinação em até 30 pontos percentuais em comparação com o HyperCLOVA X.
O que é a tecnologia multimodal SmartLens na pesquisa de IA da Naver?
O SmartLens é a tecnologia multimodal da Naver que permite aos utilizadores carregar imagens na barra de pesquisa e receber respostas a comandos como 'encontrar produtos semelhantes' ou 'reservar locais com este ambiente'. A tecnologia compreende todo o processo, desde a introdução da imagem até à execução, como um único pedido, aproveitando a tecnologia de pesquisa visual que a Naver acumulou durante quase 10 anos.
