Mistral scommette sulla ‘costruisci la tua intelligenza artificiale’ e affronta OpenAI, Anthropic within the enterprise

La maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale aziendale falliscono non perché le aziende non dispongono della tecnologia, ma perché i modelli che utilizzano non comprendono il loro enterprise. I modelli vengono spesso formati su Web, piuttosto che su decenni di documenti interni, flussi di lavoro e conoscenze istituzionali.

Questo divario è il punto in cui Mistral, la startup francese di intelligenza artificiale, vede un’opportunità. Martedì, la società ha annunciato Mistral Forge, una piattaforma che consente alle aziende di creare modelli personalizzati addestrati sui propri dati. Mistral ha annunciato la piattaforma alla Nvidia GTC, la conferenza tecnologica annuale di Nvidia, che quest’anno si concentra fortemente sull’intelligenza artificiale e sui modelli di agenti per le imprese.

È una mossa mirata per Mistral, un’azienda che ha costruito la propria attività su clienti aziendali mentre i rivali OpenAI e Anthropic sono balzati avanti in termini di adozione da parte dei consumatori. Il CEO Arthur Mensch afferma che l’attenzione di Mistral all’impresa sta funzionando: l’azienda è sulla buona strada superare il miliardo di dollari di entrate ricorrenti annuali quest’anno.

Gran parte del raddoppio dell’impegno aziendale sta nel dare alle aziende un maggiore controllo sui propri dati e sui propri sistemi di intelligenza artificiale, afferma Mistral.

“Ciò che fa Forge è consentire alle imprese e ai governi di personalizzare i modelli di intelligenza artificiale per le loro esigenze specifiche”, ha dichiarato a TechCrunch Elisa Salamanca, responsabile del prodotto di Mistral.

Numerous aziende nel settore dell’intelligenza artificiale aziendale affermano già di offrire funzionalità simili, ma la maggior parte si concentra sulla messa a punto dei modelli esistenti o sulla sovrapposizione di dati proprietari attraverso tecniche come il recupero della generazione aumentata (RAG). Questi approcci non riqualificano fondamentalmente i modelli; li adattano o li interrogano invece in fase di runtime utilizzando i dati aziendali.

Mistral, al contrario, afferma che sta consentendo alle aziende di addestrare i modelli da zero. In teoria, ciò potrebbe risolvere alcuni dei limiti degli approcci più comuni, advert esempio una migliore gestione dei dati non inglesi o altamente specifici del dominio e un maggiore controllo sul comportamento del modello. Potrebbe anche consentire alle aziende di addestrare sistemi advert agenti utilizzando l’apprendimento per rinforzo e ridurre la dipendenza da fornitori di modelli di terze parti, evitando rischi come modifiche o deprecazione del modello.

I clienti di Forge possono costruire i propri modelli personalizzati utilizzando l’ampia libreria di modelli IA a peso aperto di Mistral, che embrace modelli piccoli come quelli recentemente introdotti Mistral Piccolo 4. Secondo il co-fondatore e capo tecnologico di Mistral, Timothée Lacroix, Forge può aiutare a ottenere più valore dai suoi modelli esistenti.

“Il compromesso che facciamo quando costruiamo modelli più piccoli è che semplicemente non possono essere buoni su ogni argomento come le loro controparti più grandi, e quindi la possibilità di personalizzarli ci permette di scegliere cosa enfatizzare e cosa eliminare”, ha detto Lacroix.

Mistral consiglia quali modelli e infrastrutture utilizzare, ma entrambe le decisioni spettano al cliente, ha affermato Lacroix. E per i workforce che hanno bisogno di qualcosa di più della semplice guida, viene fornito Forge La squadra di ingegneri di punta della Mistral che si integrano direttamente con i clienti per far emergere i dati giusti e adattarsi alle loro esigenze: un modello preso in prestito da aziende del calibro di IBM e Palantir.

“Come prodotto, Forge viene già fornito con tutti gli strumenti e le infrastrutture per poter generare pipeline di dati sintetici”, ha affermato Salamanca. “Ma capire come costruire il diritto valutazioni e assicurarsi di avere la giusta quantità di dati è qualcosa per cui le aziende di solito non hanno le giuste competenze, ed è ciò che le FDE mettono sul tavolo.”

Mistral ha già messo Forge a disposizione di associate, tra cui Ericsson, l’Agenzia spaziale europea, la società di consulenza italiana Reply e DSO e HTX di Singapore. Tra i primi advert adottarlo figura anche ASML, il produttore di chip olandese chief Serie C di Mistral spherical lo scorso settembre per una valutazione di 11,7 miliardi di euro (all’epoca circa 13,8 miliardi di dollari).

Queste partnership sono emblematiche di ciò che Mistral si aspetta che siano i principali casi d’uso di Forge. Secondo Marjorie Janiewicz, responsabile delle entrate di Mistral, questi includono i governi che hanno bisogno di adattare modelli alla loro lingua e cultura; operatori finanziari con elevati requisiti di compliance; produttori con esigenze di personalizzazione; e aziende tecnologiche che devono adattare i modelli alla loro base di codice.