GPT‑6 Astra से Parallel का शोध समय और लागत आधी हुई
GPT‑6 Astra से Parallel के एजेंट ने पिछले मॉडल की तुलना में आधे समय और आधी लागत में श्रम-बाजार डेटा पर शोध और उसका संश्लेषण किया.
50%
शोध कार्य पूरे करने में कम समय
50%
कोड की लागत में कमी
Parallel(एक नई विंडो में खुलेगा) वेब पर ज्ञान-आधारित कार्य करने वाले एआई एजेंट के लिए डेवलपर अवसंरचना बनाता है. इसके टूल, वॉइस एजेंट के लिए वेब ग्राउंडिंग से लेकर वित्तीय संस्थानों और कानूनी ग्राहकों के लिए शोध तक, हर तरह के काम में सहायक हैं. इनमें अत्याधुनिक मॉडल को वेब खोज के साथ जोड़ा जाता है.
Parallel के सबसे लंबे शोध कार्यों में उच्च-गुणवत्ता वाला उत्तर पाने के लिए आम तौर पर विस्तृत रीज़निंग वाला बड़ा मॉडल इस्तेमाल करना पड़ता था, जिसमें अधिक समय और संसाधन लगते थे. GPT‑6 Astra से कंपनी ने समय और लागत में बड़ा सुधार देखा है.
“Astra के साथ हमने दिखाया है कि बहुत कम शोध अनुरोधों और कम टोकन का उपयोग करके वही उच्च-गुणवत्ता वाला शोध कहीं अधिक तेज़ी से किया जा सकता है.”
GPT‑6 Astra के एक परीक्षण में Parallel ने अपने एजेंट को छह महीनों के दौरान चार राज्यों के श्रम बाजार से जुड़े छह अलग-अलग आँकड़ों पर शोध करने को कहा. एजेंट को कई वेबसाइटों पर खोज करनी थी, जानकारी एकत्र करनी थी और निष्कर्षों को एक शोध रिपोर्ट में संकलित करना था.
GPT‑6 Astra ने पिछले मॉडल की तुलना में आधे समय में काम पूरा किया और कोड की लागत लगभग 50% घटाई, जबकि शोध की गुणवत्ता समान रही.
Parallel ने यह भी पाया कि GPT‑6 Astra ने अधिक केंद्रित खोजें कीं और उपयोगी नतीजे तक पहुँचने के लिए कम चरण पूरे किए.
“पिछले मॉडल की तुलना में Astra ने अधिक लक्षित खोज क्वेरी कीं, अपने विश्व-ज्ञान को शामिल किया और अंतिम कार्य पर बेहतर ढंग से ध्यान केंद्रित किया.”
बढ़ी हुई दक्षता से Parallel के लिए शोध को कई एजेंट में बाँटना भी अधिक व्यावहारिक हो गया है. GPT‑6 Astra शोध के विशिष्ट कार्य उप-एजेंट को सौंप सकता है, जिससे काम एक साथ हो पाता है और खोजों के एक ही क्रम से गुजरने में लगने वाला समय घटता है.
अब Parallel के पास जटिल प्रश्न से शोध-आधारित उत्तर तक पहुँचने का बेहतर तरीका है, जिसमें प्रतीक्षा कम होती है, लागत घटती है और बड़े पैमाने पर कठिन शोध कार्य करने की अधिक गुंजाइश मिलती है.
