Naver hat am 2. ein neues KI-Modell vorgestellt, das reale Informationen aus Mom-Cafe-Beiträgen und Restaurantbewertungen einbezieht, um die Antwortgenauigkeit zu verbessern. Das Modell wurde in einer Sitzung mit dem Titel 'From Search to Execution: Next-Generation AI Technology Creating Naver AI Search' vorgestellt, die bei Naver D2SF Gangnam stattfand. Das leichte Modell basiert auf HyperCLOVA X und nutzt 'Harness Engineering', um lebensorientierte Informationen aus dem Naver-Ökosystem widerzuspiegeln. So kann die KI Antworten liefern, die auf tatsächlichen Nutzererfahrungen basieren, anstatt auf generischen Daten.
Naver wendet Harness Engineering an, um nutzergenerierte Inhalte zu integrieren
Das KI-Modell, das in Navers Suchdienst 'AI Tab' eingesetzt wird, verwendet Harness Engineering – eine Struktur, die das Verhalten von KI-Agenten steuert und lenkt, so wie Zaumzeug ein Pferd führt. Wenn Nutzer nach Nachhilfegebühren für Mathematikakademien suchen, liefert das System Antworten auf Basis aktueller Diskussionen von Eltern in Mom-Cafés. Wenn Nutzer nach Parkmöglichkeiten in Restaurants fragen, berücksichtigt die KI nicht nur offizielle Geschäftsinformationen, sondern auch tatsächliche Kundenbewertungen von Personen, die dort geparkt haben.
Han Seung-kyun, Leiter des Naver AI Search Service, verglich Harness Engineering mit dem 'Arbeitssinn' der KI und erklärte: "Um KI-Agenten zu schaffen, die in Diensten gut funktionieren, ist Harness Engineering, das gleichzeitig Kosteneffizienz und Stabilität entwirft, unerlässlich – nicht nur große Sprachmodelle (LLM)." Han fügte hinzu: "Die Erfahrung, Suchinfrastruktur und Know-how aus 27 Jahren, umfangreiche Inhalte wie Blogs und Cafés sowie verschiedene Serviceressourcen wie Shopping und Orte mit KI-Technologie zu verbinden, um von der Suche zur Ausführung zu führen, ist Navers einzigartige Wettbewerbsfähigkeit, der niemand leicht folgen kann."
Naver senkt Betriebskosten um das Dreifache durch Small Language Models
Naver hat eine arbeitsteilige Small Language Model (SLM)-Struktur aufgebaut, um die Effizienz des AI Tabs zu steigern. Anstatt dass ein riesiges LLM alle Aufgaben übernimmt, kombiniert Naver rollenspezifische SLMs, um die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig Antwortgeschwindigkeit und -qualität zu verbessern. Mit dieser Methode senkte Naver die Gerätebetriebskosten um bis zu 3 Mal und verbesserte die Antwortgeschwindigkeit um mehr als 2 Mal.
Naver trainierte die KI mit Clarify RL (Reinforcement Learning)-Technologie, die sicherstellt, dass die KI mehrdeutige Anfragen nicht willkürlich interpretiert, sondern die Nutzerabsicht durch zusätzliche Fragen bestätigt. Dadurch sank die Halluzination im Vergleich zu HyperCLOVA X um bis zu 30 Prozentpunkte.
Lee Ki-chang, Direktor des Naver Cloud HyperScale AI Model, betonte: "Das Modell, das im AI Tab eingesetzt wird, zeichnet sich dadurch aus, dass es den gesamten Prozess vom Aufbau der Trainingsdaten über das Modelldesign bis hin zum Reinforcement Learning optimiert, um an die Naver-Dienste anzupassen." Er fügte hinzu: "Das Ziel ist es, ein Modell zu schaffen, das in tatsächlichen Serviceprozessen wie Suche, Kauf und Reservierung durch Naver-Nutzer am genauesten und effizientesten arbeitet."
Naver integriert SmartLens-Multimodaltechnologie in die KI-Suche
Naver hat seine Strategie zur Weiterentwicklung der Multimodaltechnologie offengelegt, die SmartLens nutzt, das sich vor der Suchleiste des AI Tabs befindet. Multimodaltechnologie ermöglicht es der KI, verschiedene Informationsformen wie Bilder und Videos zu verstehen und zu nutzen, nicht nur Text.
Nutzer können in der Suchleiste Bilder anstelle von Text hochladen und Befehle wie 'finde ähnliche Produkte' oder 'buche einen Ort mit dieser Atmosphäre' erteilen. Während Bild- und Videosuche mit vorhandener KI möglich war, erkannten LLM-Modelle zunächst Bilder und führten dann textbasierte Suchen durch. Im Gegensatz dazu versteht der multimodale Agent von Naver den gesamten Prozess von der Bildeingabe bis zur Ausführung als eine einzige Anfrage.
Yoon Sang-doo, Leiter des Naver Future AI Center, erklärte: "Die visuelle Suchtechnologie, die Naver seit fast 10 Jahren durch SmartLens angesammelt hat, ist eine Kerntechnologie, um Augen zu schaffen, durch die KI-Agenten die Welt betrachten." Er fügte hinzu: "In Zukunft wird sich Navers KI-Agentendienst in eine Richtung entwickeln, die die Nutzerabsicht nicht nur durch Text, sondern auch durch Bilder versteht und mit tatsächlichen Aktionen verbindet."
FAQ
Was hat Naver am 2. vorgestellt?
Naver hat am 2. im Naver D2SF Gangnam ein neues KI-Modell vorgestellt, das lebensorientierte Informationen aus Mom-Cafe-Beiträgen und Restaurantbewertungen einbezieht. Das Modell basiert auf HyperCLOVA X und nutzt Harness Engineering, um reale Nutzererfahrungen in seinen Antworten widerzuspiegeln.
Wie stark hat Naver die Betriebskosten mit dem neuen KI-Modell gesenkt?
Naver senkte die Gerätebetriebskosten um bis zu 3 Mal durch eine Small Language Model (SLM)-Struktur. Das Unternehmen verbesserte zudem die Antwortgeschwindigkeit um mehr als 2 Mal und reduzierte die Halluzination im Vergleich zu HyperCLOVA X um bis zu 30 Prozentpunkte.
Was ist die SmartLens-Multimodaltechnologie in Navers KI-Suche?
SmartLens ist Navers Multimodaltechnologie, die es Nutzern ermöglicht, Bilder in der Suchleiste hochzuladen und Antworten auf Befehle wie 'finde ähnliche Produkte' oder 'buche Orte mit dieser Atmosphäre' zu erhalten. Die Technologie versteht den gesamten Prozess von der Bildeingabe bis zur Ausführung als eine einzige Anfrage und nutzt dabei die visuelle Suchtechnologie, die Naver seit fast 10 Jahren angesammelt hat.
