Oggi presentiamo Forge, un sistema che consente alle imprese di creare modelli di AI all'avanguardia basati sulle loro conoscenze proprietarie.
La maggior parte dei modelli di AI oggi disponibili è addestrata principalmente su dati pubblicamente accessibili. Sono progettati per offrire buone prestazioni su un'ampia gamma di attività. Le imprese, però, operano sulla base di conoscenze interne: standard di engineering, policy di compliance, codebase, processi operativi e anni di decisioni istituzionali.
Forge colma il divario tra l'AI generica e le esigenze specifiche delle imprese. Anziché affidarsi a dati pubblici e generalisti, le organizzazioni possono addestrare modelli che comprendono il loro contesto interno incorporato in sistemi, workflow e policy, allineando l'AI alle loro operazioni specifiche.
Mistral AI ha già collaborato con organizzazioni leader a livello mondiale, come ASML, DSO National Laboratories Singapore, Ericsson, European Space Agency, Home Team Science and Technology Agency (HTX) Singapore e Reply, per addestrare modelli sui dati proprietari che alimentano i loro sistemi più complessi e le tecnologie che definiranno il futuro.
Addestrare modelli sulla conoscenza istituzionale.
Forge consente alle imprese di creare modelli che interiorizzano la conoscenza del loro dominio. Le organizzazioni possono addestrare modelli su grandi volumi di documentazione interna, codebase, dati strutturati e registri operativi. Durante il training, il modello apprende il vocabolario, gli schemi di ragionamento e i vincoli che definiscono quell'ambiente.
Questo consente ai team di sviluppare modelli e agenti che ragionano usando la terminologia interna e comprendono i workflow aziendali. Forge supporta approcci moderni al training in diverse fasi del ciclo di vita del modello:
Il pre-training consente alle organizzazioni di creare modelli consapevoli del dominio apprendendo da ampi dataset interni.
I metodi di post-training consentono ai team di affinare il comportamento del modello per attività e ambienti specifici.
Il reinforcement learning aiuta le organizzazioni ad allineare modelli e agenti a policy interne, criteri di valutazione e obiettivi operativi, migliorando al contempo le prestazioni agentiche in ambienti reali, come orchestrazione complessa, uso di tool e decision-making.
Insieme, queste capacità consentono alle imprese di superare il comportamento generico dell'AI e sviluppare modelli che riflettono l'intelligenza istituzionale.
Controllo e autonomia strategica.
Per molte organizzazioni, l'adozione dell'AI solleva questioni relative al controllo su modelli, dati e proprietà intellettuale di lungo periodo. Forge consente alle imprese di creare modelli che rimangono sotto il loro controllo. I modelli possono essere addestrati usando dataset proprietari e governati tramite policy interne, standard di valutazione e requisiti operativi.
Questo consente alle organizzazioni di mantenere il controllo su come la loro conoscenza viene codificata e utilizzata dai sistemi di AI. Negli ambienti regolamentati, questo livello di controllo è fondamentale. Le imprese devono garantire che i modelli riflettano requisiti di compliance, vincoli operativi e framework di governance interna.
Consentendo alle organizzazioni di creare modelli basati sulla propria conoscenza e gestiti nei propri ambienti infrastrutturali, Forge abilita un grado più elevato di autonomia strategica man mano che l'AI entra a far parte dei sistemi aziendali core.
I modelli custom rendono affidabili gli agenti enterprise.
Gli agenti enterprise devono fare più che generare risposte. Devono navigare nei sistemi interni, usare correttamente i tool e prendere decisioni entro i vincoli dell'organizzazione.
I modelli custom lo rendono possibile fornendo agli agenti una comprensione più profonda dell'ambiente in cui operano. Anziché affidarsi a un ragionamento generico, gli agenti basati su modelli addestrati per dominio possono interpretare la terminologia interna, seguire procedure operative e comprendere come sistemi e fonti dati diversi siano correlati tra loro.
Questo cambia il comportamento degli agenti nella pratica. La selezione dei tool diventa più precisa. I workflow multi-step diventano più affidabili. Le decisioni possono riflettere policy interne e logica di business anziché assunzioni generiche.
Il risultato sono agenti che superano la semplice assistenza e iniziano a funzionare come componenti operativi dei sistemi aziendali, capaci di eseguire attività, coordinarsi tra tool e supportare processi complessi con maggiore accuratezza e velocità.
Supporto per più architetture di modello.
Forge offre flessibilità grazie al supporto sia per architetture dense sia per architetture Mixture of Experts (MoE). Ciò consente alle organizzazioni di ottimizzare prestazioni, costi e vincoli operativi. I modelli densi offrono solide capacità generali su un'ampia gamma di attività aziendali, mentre MoE consente a modelli molto grandi di funzionare in modo più efficiente, offrendo capacità comparabili con latenza e costi di compute inferiori rispetto a un modello denso di Scale simile. Forge supporta inoltre input multimodali quando necessario, consentendo ai modelli di apprendere da testo, immagini e altri formati di dati.
Agent-first by design
Gli agenti di codice stanno diventando gli utenti principali degli strumenti per sviluppatori, quindi abbiamo creato Forge prima di tutto per loro, non come un'aggiunta successiva. Un agente autonomo come Mistral Vibe può usarlo per effettuare il fine-tuning dei modelli, trovare iperparametri ottimali, pianificare job e generare dati sintetici per migliorare progressivamente le eval. Durante l'intero processo, Forge monitora le metriche per assicurarsi che il modello non regredisca sui benchmark che contano per Lei. Poiché Forge gestisce l'infrastruttura e include recipe collaudate sul campo per data pipeline e metodi di training propri di Mistral AI, chiunque, agenti inclusi, può personalizzare un modello semplicemente scrivendo in inglese naturale.
Miglioramento continuo tramite reinforcement learning e valutazione.
Gli ambienti enterprise evolvono costantemente. Le normative cambiano. I sistemi vengono aggiornati. Nuovi dati diventano disponibili. Forge è progettato per l'adattamento continuo, non per un training una tantum. Le organizzazioni possono usare pipeline di reinforcement learning per affinare il comportamento dei modelli utilizzando feedback derivati da valutazioni interne e workflow operativi.
Questo consente ai team di migliorare i modelli nel tempo e allineare gli output agli obiettivi dell'organizzazione. I framework di valutazione consentono alle imprese di testare i modelli rispetto a benchmark interni, regole di compliance e attività specifiche del dominio prima del deploy in ambienti di produzione.
Il risultato è un ciclo di vita del modello che supporta il miglioramento continuo anziché un deploy statico.
Esempi di applicazioni enterprise.
Le organizzazioni possono applicare Forge a molti tipi di workflow aziendali.
Le agenzie governative possono creare modelli addestrati per lingue e dialetti diversi, framework di policy, testi normativi e procedure amministrative. Questo permette agli agenti di AI di essere affidabili quando lavorano su analisi delle policy, erogazione di servizi pubblici e pianificazione operativa, riflettendo al contempo mandati istituzionali e requisiti di governance.
Le istituzioni finanziarie possono addestrare modelli su framework di compliance, procedure di rischio e documentazione normativa. Questo consente ai sistemi di AI di produrre output coerenti con le policy di governance interna.
I team software possono addestrare modelli su codebase proprietarie e standard di sviluppo. Il valore reale deriva dal modellare i modelli affinché offrano prestazioni eccezionali sulle attività di engineering specifiche che guidano produttività e qualità all'interno dell'azienda. Un modello addestrato su repository proprietari e standard di sviluppo può comprendere meglio astrazioni, pattern e scelte architetturali interni. Quando viene sottoposto a post-training per workflow prioritari come implementazione, debugging, migrazione, review o supporto alla progettazione di sistemi, può fornire output più consapevoli del contesto, più coerenti con le pratiche interne e più utili lungo l'intero ciclo di vita dello sviluppo software.
I produttori possono addestrare modelli su specifiche di engineering, dati operativi e registri di manutenzione. Questi modelli possono supportare diagnostica, analisi progettuale e decision-making operativo.
Le grandi imprese possono distribuire agenti costruiti su modelli addestrati sui sistemi di conoscenza interni. Questi agenti possono usare documentazione aziendale, registri operativi e decisioni storiche per assistere le persone in azienda in workflow complessi. Poiché i modelli custom sottostanti comprendono la terminologia e le strutture di conoscenza dell'organizzazione, gli agenti possono recuperare informazioni ed eseguire attività con maggiore accuratezza e velocità.
In ogni caso, l'obiettivo è lo stesso: consentire ai modelli e agli agenti costruiti su di essi di operare all'interno del contesto di dominio dell'organizzazione.
Crei i Suoi modelli all'avanguardia con Forge.
I modelli di AI stanno diventando uno strato fondamentale dell'infrastruttura aziendale. Man mano che le organizzazioni integrano agenti di AI nelle operazioni core, la capacità di codificare la conoscenza istituzionale nel comportamento dei modelli diventerà sempre più importante.
Forge consente alle imprese di creare e migliorare continuamente modelli addestrati sui propri dati e allineati al proprio contesto operativo. Questi modelli possono alimentare sistemi e agenti di AI che operano utilizzando terminologia, processi e vincoli dell'organizzazione. Nel tempo, questo approccio consente alle organizzazioni di considerare i modelli di AI non semplicemente come strumenti esterni, ma come asset strategici che evolvono insieme alla loro conoscenza, ai loro processi e alla loro expertise.
Se la Sua organizzazione è pronta a esplorare cosa significa costruire l'AI attorno alla propria conoscenza, si registri per saperne di più su Forge.