Mistral AI引入了Forge,一个企业框架,为那些希望基于自身数据、政策和操作背景的前沿AI模式的组织服务。
中心命题不仅仅是模型定制.
Forge旨在让企业,政府和初创企业控制AI系统的部署地点,如何对其进行培训和评价,以及如何处理生产数据.
根据Mistral AI的官方Forge公告,框架可以接受内部文档,代码库,工作流程等机构知识的培训.
它还支持培训后技术和强化学习,目的是使示范行为与一个组织的内部政策保持一致。
这种组合使Forge处于模型开发、治理和部署架构的交汇点,这三个领域可以决定企业AI项目是否适合生产。
许多组织可以使用有能力的通用模式,但将它们应用于敏感的业务工作,这引起了更严重的问题。
系统需要了解公司术语和流程,在既定政策范围内运作,并根据对组织很重要的结果进行评估。
Forge是Mistral对这些要求的答案:一种企业拥有的围绕专有知识建立和改造AI模型的方法.
Mistral将Forge描述为支持多种模型架构,包括密集和混合的专家模型以及多模式能力.
该框架还面向以代理人为中心的使用案例,模型和代理人需要在特定组织的语言、工作流程和限制范围内采取行动。
这种做法不是将大赦国际视为一个一般的对话层,而是旨在使其成为一个组织业务系统的一部分。
公告强调可审计的工作流程和基于KPI的评价.
这些要素之所以重要,是因为一个定制的模型可能有用,而不一定可以管理。
企业需要一种方法来确定AI系统是否遵循了相关规则,以及它是否在改进一项界定的商业措施。
Forge注重政策调整和评价,使这些控制成为框架既定设计的一部分。
部署和数据存储是设计福热的核心,可以在客户选择的环境中部署:一私人云,上前提基础设施或Mistral计算.
Mistral还描述了一个分块架构,它可以在其中操作控制平面,包括工作室和API等服务,而生产数据处理则在客户周边进行.
这种区分对受数据位置、主权或内部安全要求制约的组织是必然的结果。
它为客户提供了一个将管理服务与处理敏感生产信息的环境分开的模式。
它并不免除一个组织确定自己的安全控制、准入政策和遵守义务的必要性,但它使部署地点成为明确的设计决定,而不是事后考虑。
Mistral将Forge与满足相邻业务要求的其他企业报价配对: 工作流程提供可审计的持久生产管弦,并使用分期部署模式。
在欧盟和美国的地理图中,对有数据定位要求的客户有区域推断。
Forge侧重于使前沿级模式适应专有知识、内部政策和组织性KPI。
利用专有组织知识提供主要角色部署或定位方法 Forge 构建和调整AI模型 私人云,professions上或Mistral计算.
生产加工可以在顾客周边进行.
可持续、可审计的生产 组合部署模式 区域推论 数据定位要求 什麽