Perché Forge?
Il sistema per l'IA di frontiera.
1. Preparazione dei dati.
Esempi di domini su richiesta.
Generazione di esempi di addestramento di alta qualità adatti ai tuoi flussi di lavoro e alla tua terminologia.
Gestione dei casi limite.
Creazione di scenari long tail poco rappresentati nei dati reali ma che fanno la differenza in produzione.
Scenari vincolati alle policy.
Produzione di esempi conformi ai requisiti di conformità per rafforzare la governance e ridurre i risultati non sicuri.
2. Addestramento dei modelli.
Apprendimento del dominio su larga scala.
Addestramento su grandi volumi di dati aziendali non strutturati per assimilare il linguaggio e i concetti del tuo dominio.
Architetture dei modelli.
Supporto per architetture avanzate, tra cui Dense e Mixture‑of‑Experts (MoE), per bilanciare prestazioni, specializzazione ed efficienza nei carichi di lavoro su scala aziendale.
Fondamenti pronti per la multimodalità.
Supporto di testo, immagini e audio, ove pertinente.
3. Allineamento dei modelli.
Apprendimento per rinforzo.
Allineamento del comportamento dei modelli tramite Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) utilizzando la distillazione dei modelli per garantire coerenza ed efficienza.
Adattamento efficiente.
Low‑Rank Adaptation (LoRA) per specializzare i modelli senza nuovi processi di addestramento onerosi.
Allineamento al contesto aziendale.
Supervised Fine-Tuning (SFT) e Direct Preference Optimization (DPO) per integrare standard e preferenze.
4. Valutazione.
Valutazione in linea con i KPI.
Misurazione della qualità dei modelli a fronte dei risultati aziendali, non di benchmark generici.
Suite di regressione.
Rilevamento di cali delle prestazioni al variare di dati, prompt o versioni dei modelli.
Rilevamento della deriva.
Monitoraggio dell'evoluzione del comportamento nel tempo al variare di domini, policy e modalità di utilizzo.
5. Gestione del ciclo di vita.
Versioning completo.
Modelli, set di dati, sessioni di addestramento e configurazioni gestiti come asset di primo livello.
Tracciabilità e verificabilità.
Riproduzione di decisioni e risultati con una visione chiara di ciò che è cambiato e perché.
Ripristino in sicurezza.
Ripristino delle versioni note affidabili in caso di regressioni o modifiche alle policy.
6. Inferenza.
Prestazioni di runtime ottimizzate.
Distribuzione di modelli personalizzati con inferenza a bassa latenza e alta capacità, ottimizzata per carichi di lavoro su scala aziendale.
Risposte allineate alle policy.
Applicazione di vincoli di governance e sicurezza in fase di inferenza per assicurare la conformità dei risultati a standard e controlli interni.
Implementazione flessibile.
Inferenza su cloud privato, on‑premise o su Mistral Compute, mantenendo il controllo su residenza dei dati e infrastruttura.
Intelligenza per contesti ad alta criticità.
