Sviluppa modelli di IA in grado di comprendere la tua realtà aziendale.

Trasforma la conoscenza istituzionale in LLM di frontiera, senza complessità infrastrutturali né lock‑in sul cloud.

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ASML (black)

Perché Forge?

Allineamento al dominio.

Pipeline di personalizzazione strutturate che integrano set di dati proprietari, ontologie e framework decisionali.

Addestramento end-to-end.

Addestra modelli lungo tutto il ciclo di vita, dal pre addestramento alla generazione di dati sintetici fino al post addestramento con apprendimento per rinforzo.

Valutazione a livello di produzione.

Framework di valutazione rigorosi allineati ai KPI aziendali e non a benchmark generici.

Flessibilità dell'infrastruttura.

Distribuisci nell'ambiente più adatto al tuo profilo di rischio, senza cedere il controllo a un unico fornitore cloud.

Sicurezza e governance.

Isolamento dei dati rigoroso, pipeline di addestramento controllate e flussi di lavoro di personalizzazione verificabili in linea con le policy di conformità.

Il sistema per l'IA di frontiera.

1. Data preparation.

Domain examples on demand.

Generate high-signal training samples tailored to your workflows and terminology.

Edge-case coverage.

Create long-tail scenarios that don’t appear frequently in real data but matter in production.

Policy-bound scenarios.

Produce compliance-aware examples to reinforce governance and reduce unsafe outputs.

2. Model training.

Domain learning at scale.

Train on large volumes of unstructured enterprise data to internalize your domain language and concepts.

Model architectures.

Support for advanced architectures including Dense and Mixture-of-Experts (MoE) to balance performance, specialization, and efficiency for enterprise-scale workloads.

Multi-modal ready foundations.

Text, image, and audio support where relevant.

3. Model alignment.

Reinforcement learning.

Align model behavior using Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), with model distillation to maintain consistency and efficiency.

Efficient adaptation.

Low-Rank Adaptation (LoRA) to specialize models without heavyweight retraining.

Enterprise alignment.

Supervised Fine-Tuning (SFT) and Direct Preference Optimization (DPO) to encode standards and preferences.

4. Evaluation.

KPI-aligned evaluation.

Measure model quality against enterprise outcomes—not generic benchmarks.

Regression suites.

Detect performance drops when data, prompts, or model versions change.

Drift detection.

Monitor behavioral drift over time as domains, policies, and usage evolve.

5. Lifecycle management.

Version everything.

Models, datasets, training runs, and configs—tracked as first-class assets.

Traceability and auditability.

Reproduce decisions and outputs with a clear lineage of what changed and why.

Rollback with confidence.

Revert to known-good versions when regressions or policy changes occur.

6. Inference.

Optimized runtime performance.

Serve customized models with low-latency, high-throughput inference optimized for enterprise-scale workloads.

Policy-aware responses.

Enforce governance and safety constraints at inference so outputs consistently respect internal standards and controls.

Flexible deployment.

Run inference across private cloud, on-prem, or Mistral compute with control over data residency and infrastructure.

Intelligenza per contesti ad alta criticità.

Modernizzazione del codice.

Addestra i modelli su codebase proprietari e standard tecnici per il refactoring di sistemi legacy, la migrazione di framework e la generazione di codice verificabile in linea con la tua architettura e le tue pratiche di sviluppo.

Adattamento al dominio industriale.

Addestra i modelli su documentazione tecnica, standard, vocabolari e framework decisionali affinché assimilino terminologia, vincoli e flussi di lavoro del dominio fin dall'inizio.

Sicurezza informatica.

Rileva e assegna la priorità agli attacchi reali addestrando i modelli sui dati di telemetria del tuo ambiente, inclusi avvisi, eventi di identità, log di rete ed endpoint e cronologie di incidenti passati. Genera percorsi di indagine e suggerimenti di risposte conformi alle tue policy di sicurezza.

Ricerca quantitativa.

Addestra i modelli su segnali proprietari, archivi di ricerca e dati di esecuzione per generare nuove ipotesi, varianti di segnale e piani di sperimentazione strutturati a supporto della ricerca su strategie sistematiche.

Crea il tuo elemento distintivo.

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