Naver Apresenta Modelo de IA Integrando Postagens de Mom Cafe e Avaliações de Restaurantes

Naver revelou um novo modelo de IA no dia 2 que incorpora informações da vida real de postagens em cafés de mães e avaliações de restaurantes para melhorar a precisão das respostas. O modelo foi apresentado durante uma sessão intitulada 'Da Busca à Execução: Tecnologia de IA de Próxima Geração Criando a Busca por IA da Naver' realizada no Naver D2SF Gangnam. O modelo leve, baseado no HyperCLOVA X, aplica 'engenharia de arreios' para refletir informações voltadas para a vida encontradas no ecossistema da Naver, permitindo que a IA forneça respostas baseadas em experiências reais de usuários, em vez de dados genéricos.

Naver Aplica Engenharia de Arreios para Integrar Conteúdo Gerado pelo Usuário

O modelo de IA implantado no serviço de busca 'AI Tab' da Naver usa engenharia de arreios, uma estrutura que controla e direciona o comportamento do agente de IA como arreios de cavalo guiam um cavalo. Quando os usuários pesquisam sobre mensalidades de aulas de matemática, o sistema fornece respostas com base em discussões recentes de pais em cafés de mães. Quando os usuários perguntam sobre disponibilidade de estacionamento em restaurantes, a IA reflete não apenas informações oficiais do negócio, mas também avaliações reais de clientes que estacionaram lá.

Han Seung-kyun, líder do Serviço de Busca por IA da Naver, comparou a engenharia de arreios ao 'senso de trabalho' da IA, afirmando que 'para criar agentes de IA que funcionam bem em serviços, a engenharia de arreios que projeta simultaneamente eficiência de custos e estabilidade é essencial, não apenas grandes modelos de linguagem (LLM).' Han acrescentou que 'a experiência de conectar a infraestrutura de busca e o know-how acumulado ao longo dos últimos 27 anos, conteúdo vasto como blogs e cafés, e diversos ativos de serviço como compras e locais com tecnologia de IA para liderar da busca à execução é a competitividade única da Naver que ninguém pode facilmente igualar.'

Naver Reduz Custos Operacionais em 3x Usando Modelos de Linguagem Pequenos

A Naver construiu uma estrutura de Modelo de Linguagem Pequeno (SLM) com divisão de trabalho para aumentar a eficiência do AI Tab. Em vez de um único LLM gigante lidando com todas as tarefas, a Naver combina SLMs específicos para funções para reduzir custos operacionais enquanto melhora simultaneamente a velocidade e a qualidade das respostas. Usando esse método, a Naver reduziu os custos operacionais de equipamentos em até 3 vezes e melhorou a velocidade de resposta em mais de 2 vezes.

A Naver treinou a IA usando a tecnologia Clarify RL (Aprendizado por Reforço), que garante que a IA não interprete arbitrariamente solicitações ambíguas, mas confirme a intenção do usuário por meio 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 HyperScale da Naver Cloud, enfatizou que 'o modelo aplicado ao AI Tab é caracterizado por otimizar todo o processo, desde a construção de dados de treinamento até o design do modelo e aprendizado por reforço para se adequar aos serviços da Naver,' acrescentando que 'o objetivo é criar um modelo que opere com mais precisão e eficiência nos processos reais de serviço, como busca, compra e reserva pelos usuários da Naver.'

Naver Integra Tecnologia Multimodal SmartLens na Busca por IA

A Naver divulgou sua estratégia de avanço em tecnologia multimodal utilizando o SmartLens posicionado na frente da barra de busca do AI Tab. A tecnologia multimodal permite que a IA entenda e utilize várias formas de informação, incluindo imagens e vídeos, não apenas texto.

Os usuários podem enviar imagens em vez de texto na barra de busca e emitir comandos como 'encontrar produtos semelhantes a este' ou 'reservar um lugar com este clima.' Embora a busca por imagem e vídeo fosse possível com a IA existente, os modelos LLM primeiro reconheciam imagens e depois realizavam buscas baseadas em texto. Em contraste, o agente multimodal da Naver entende todo o processo, desde a entrada de imagem até a execução, como uma única solicitação.

Yoon Sang-doo, líder do Centro de IA Futura da Naver, afirmou que 'a tecnologia de busca visual que a Naver acumulou por meio do SmartLens por quase 10 anos é 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 em uma direção que entende a intenção do usuário não apenas por texto, mas também por imagens e se conecta 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 voltadas para a vida de postagens em cafés de mães e avaliações de restaurantes. O modelo é baseado no HyperCLOVA X e usa engenharia de arreios para refletir experiências reais de usuários em suas respostas.

Quanto a Naver reduziu os custos operacionais com o novo modelo de IA? A Naver reduziu os custos operacionais de equipamentos em até 3 vezes usando 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 busca por IA da Naver? SmartLens é a tecnologia multimodal da Naver que permite que os usuários enviem imagens na barra de busca e recebam respostas para comandos como 'encontrar produtos semelhantes' ou 'reservar lugares com este clima.' A tecnologia entende todo o processo, desde a entrada de imagem até a execução, como uma única solicitação, aproveitando a tecnologia de busca visual que a Naver acumulou por quase 10 anos.