Coral Protocol übertrifft Microsoft um 34 % mit dem besten GAIA-Benchmark für KI-Minimodell

Dezentrale Infrastruktur für kollaborative KI, Korallenprotokoll berichtete, dass sein Multi-Agenten-System die von Microsoft unterstützte Magnetic-UI im GAIA-Benchmark um 34 % übertraf – ein beispielloses Ergebnis, das darauf hindeutet, dass horizontale Skalierung einen effektiveren Ansatz bieten könnte als die Erweiterung von Modellparametern. Das System des Protokolls nutzt eine intelligente Orchestrierung über mehrere Agenten hinweg, anstatt sich ausschließlich auf die Vergrößerung des Modells zu konzentrieren.

Diese Leistung markierte die höchste verifizierte Punktzahl im GAIA-Benchmark unter Verwendung von Mini-Agenten und unterstützte NVIDIA Die Prämisse von Coral ist, dass gut koordinierte kleinere Modelle in der Zukunft der KI eine Schlüsselrolle spielen könnten. Das Ergebnis spiegelt laut den Entwicklern von Coral einen konzeptionellen Wandel in der Herangehensweise an die Skalierbarkeit von KI wider und nicht nur eine reine Steigerung der Systemleistung.

Als offenes Protokoll erleichtert Coral die Erweiterung der KI-Fähigkeiten, indem es die Koordination zwischen spezialisierten Agenten weltweit ermöglicht, anstatt sich auf zentralisierte allgemeine Modelle zu verlassen. Seine Architektur ermöglicht eine parallele, sichere Interaktion zwischen Agenten und verbessert die Funktionalität von Sprachmodellen jeder Größe bei Aufgaben, die fortgeschrittenes Denken, Planen und Problemlösen erfordern.

„Dieser Durchbruch markiert einen Wendepunkt in der KI-Infrastruktur“, erklärte Corals CTO Caelum Forder in einer schriftlichen Erklärung. „Er beweist, dass horizontale Skalierung nicht nur möglich, sondern auch praktisch ist, und Coral bietet dafür den effektivsten Weg. Das Internet der Agenten ist nun Realität. Wenn Sie Agenten entwickeln, nutzen Sie Coral. Wenn Sie Anwendungsentwickler sind, entwickeln Sie bessere Lösungen für weniger Geld mit unserer Infrastruktur“, fügte er hinzu.

Coral übertrifft den GAIA-Benchmark und bestätigt die Leistungsfähigkeit kleiner Modelle in fortschrittlichen Agentensystemen

Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs um die Entwicklung fortschrittlicher Agentensysteme liegt der Schwerpunkt weiterhin auf der Skalierung von Modellen, um die wachsende Aufgabenkomplexität zu bewältigen. Die jüngste Leistung von Coral stellt diesen vorherrschenden Ansatz in Frage und deckt sich mit den Ergebnissen einer aktuellen NVIDIA-Studie, die nahelegt, dass kleinere Systeme hohe Leistung liefern können, ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit, Sicherheit oder Effizienz einzugehen. Der GAIA Benchmark, eine umfassende Evaluierungssuite für fortschrittliche KI, soll beurteilen, wie gut Systeme reale Aufgaben bewältigen, die von menschlichen Experten normalerweise viel Zeit und Können erfordern würden. Der Benchmark besteht aus 450 komplexen Eingabeaufforderungen, die Forschungs-, Analyse- und Denkfähigkeiten testen, und dient als wichtige Branchenkennzahl zur Bewertung der Effektivität von Allzweck-Agenten für große Sprachmodelle (LLM). 

Das im Benchmark-Test verwendete GAIA-Agentensystem von Coral basiert auf dem Coral-Protokoll und greift die Designprinzipien von CAMELs OWL auf. Es umfasst spezialisierte Agenten für verschiedene Aufgaben wie Recherche, Analyse, Kritik, Planung und Webnavigation. Die Kommunikation erfolgt über die MCP-Serverinfrastruktur von Coral. 

Die führende Position im GAIA-Benchmark-Ranking für kleinere Modelle zeigt das Potenzial von Coral, die Funktionalität von KI-Systemen über eine graphenbasierte Struktur zu erweitern. Dieses Ergebnis legt nahe, dass mit kleineren Modellen leistungsstarke, schlanke Agenten erstellt werden können, die eine umfassendere Datenverarbeitung, eine reibungslosere Integration des Ökosystems und eine verbesserte Kommunikation zwischen den Agenten ermöglichen.

„Die Rolle kleiner Modelle in agentenbasierten Systemen wurde bisher unterschätzt, doch das Blatt wendet sich“, sagte Caelum Forder. „Wir haben bewiesen, dass solche Modelle über ihre bisher bekannten Grenzen hinaus skalierbar sind und die etablierten Modelle überflügeln können. Ich bin überzeugt, dass sie in der Zukunft der agentenbasierten KI eine zentrale Rolle spielen werden“, schloss er.