Coral Protocol、AIミニモデルでGAIAベンチマークのトップを獲得し、マイクロソフトを34%上回る

協調型AIのための分散型インフラストラクチャ コーラルプロトコル 同社のマルチエージェントシステムは、GAIAベンチマークにおいて、MicrosoftがサポートするMagnetic-UIを34%上回る性能を示したと報告されています。これは前例のない結果であり、モデルパラメータの拡張よりも水平スケーリングの方が効果的なアプローチとなる可能性を示唆しています。このプロトコルのシステムは、モデルサイズの拡大のみに焦点を当てるのではなく、複数のエージェント間でインテリジェントなオーケストレーションを活用しています。

このパフォーマンスは、ミニエージェントを使用したGAIAベンチマークで検証された最高スコアを記録し、 NVIDIA よく調整された小規模モデルがAIの未来において重要な役割を果たす可能性があるという前提に基づいています。Coralの開発者によると、その結果は、システムパワーの純粋な向上ではなく、AIのスケーラビリティへのアプローチにおける概念的な転換を反映しています。

Coralはオープンプロトコルとして、中央集権的な汎用モデルに依存するのではなく、専門エージェント間のグローバルな連携を可能にすることで、AI機能の拡張を促進します。Coralのアーキテクチャは、エージェント間の並列かつ安全な相互作用を可能にし、高度な推論、計画、問題解決を必要とするタスクにおいて、あらゆる規模の言語モデルの機能を強化します。

「この画期的な進歩は、AIインフラの転換点となるでしょう」と、CoralのCTOであるCaelum Forder氏は書面で述べています。「これは、水平スケーリングが単に可能であるだけでなく、実用的であり、Coralがそれを実現する最も効果的な方法であることを証明しています。エージェントのインターネットは今や現実のものとなっています。エージェント開発者であれば、Coral化を進めてください。アプリケーション開発者であれば、当社のインフラを活用して、より優れたアプリケーションをより低コストで構築してください」と付け加えました。

CoralがGAIAベンチマークでトップに立つ、高度なエージェントシステムにおける小規模モデルの威力を実証

高度なエージェントシステムの開発競争が激化する中、タスクの複雑化に対応するためのモデルのスケールアップに焦点が当てられてきました。Coralの最近のパフォーマンスは、この一般的なアプローチに挑戦するものであり、小規模なシステムでも速度、セキュリティ、効率性を損なうことなく高いパフォーマンスを実現できることを示唆するNVIDIAの最近の調査結果と一致しています。高度なAIの包括的な評価スイートであるGAIAベンチマークは、人間の専門家であれば通常はかなりの時間とスキルを必要とする現実世界のタスクをシステムがどの程度うまく処理できるかを評価するように設計されています。調査、分析、推論能力をテストする450の複雑なプロンプトで構成されるこのベンチマークは、汎用大規模言語モデル（LLM）エージェントの有効性を評価するための重要な業界指標となっています。 

ベンチマークテストで使用されたCoralのGAIAエージェントシステムは、Coralプロトコルをベースとし、CAMELのOWLの設計原則を採用しています。調査、分析、批評、計画、ウェブナビゲーションといった様々なタスクを実行するための専用エージェントが組み込まれており、これらはすべてCoralのMCPサーバーインフラストラクチャを介して通信します。 

GAIAベンチマークにおいて、小規模モデルでトップに立ったことは、Coralがグラフベースの構造を通じてAIシステムの機能を拡張できる可能性を示しています。この結果は、小規模モデルを用いることで高性能かつ軽量なエージェントを構築できることを示唆しており、より広範なデータ処理、よりスムーズなエコシステム統合、そしてエージェント間通信の強化が促進されます。

「これまで、エージェントシステムにおける小型モデルの役割は過小評価されてきましたが、潮目は変わり始めています」と、Caelum Forder氏は述べています。「私たちは、こうしたモデルが従来の限界を超えて拡張し、既存のモデルを凌駕できることを証明しました。こうしたモデルが、エージェントAIの未来において中心的な役割を果たすと確信しています」と彼は結論付けました。