Mistral investe na ‘construção de sua própria IA’ enquanto utiliza OpenAI e Anthropic dentro da empresa.

A maioria dos projetos empresariais de IA fracassa não porque a empresa não tenha tecnologia, mas porque os modelos que utilizam não compreendem o negócio. Os modelos geralmente são treinados na Internet, em vez de décadas de documentos internos, fluxos de trabalho e conhecimento institucional.

A startup francesa de IA Mistral vê esta lacuna como uma oportunidade. Na terça-feira, a empresa anunciou o Mistral Forge, uma plataforma que permite às empresas construir modelos personalizados treinados em seus próprios dados. Mistral anunciou sua plataforma este ano na Nvidia GTC, a conferência anual de tecnologia da Nvidia focada em IA corporativa e modelos de agentes.

Este é um passo importante para a Mistral, uma empresa que construiu o seu negócio em torno de clientes empresariais, enquanto os seus concorrentes OpenAI e Anthropic estão a aumentar em termos de adoção pelos consumidores. O CEO Arthur Mensch diz que o foco da Mistral na empresa está valendo a pena. A receita recorrente anual ultrapassa US$ 1 bilhão. este ano.

Mistral diz que grande parte da duplicação do tamanho da empresa é dar à empresa mais controle sobre seus dados e sistemas de IA.

“O papel do Forge é permitir que empresas e governos adaptem modelos de IA às suas necessidades específicas”, disse Elisa Salamanca, chefe de produto da Mistral, ao TechCrunch.

Várias empresas no espaço empresarial de IA já afirmam oferecer capacidades semelhantes, mas a maioria se concentra no ajuste fino de modelos existentes ou na sobreposição de dados proprietários por meio de técnicas como geração aumentada de pesquisa (RAG). Essa abordagem não retreina fundamentalmente o modelo. Em vez disso, ele usa dados corporativos para reconciliá-los ou consultá-los em tempo de execução.

Por outro lado, Mistral diz que ajuda as empresas a treinarem seus modelos do zero. Em teoria, isso poderia resolver algumas das limitações de abordagens mais gerais. Por exemplo, você pode lidar melhor com dados que não sejam do inglês ou específicos do domínio e ter maior controle sobre o comportamento do modelo. As empresas também podem usar o aprendizado por reforço para treinar sistemas de agentes e reduzir a dependência de fornecedores de modelos terceirizados, evitando riscos como alterações ou descontinuação de modelos.

Os clientes do Forge podem construir modelos personalizados usando a extensa biblioteca de modelos abertos de IA da Mistral, incluindo os modelos compactos recentemente introduzidos. Mistral Pequeno 4. De acordo com Timothée Lacroix, cofundador e diretor de tecnologia da Mistral, o Forge pode ajudar a criar mais valor a partir dos modelos existentes.

“A desvantagem na construção de um modelo menor é que ele não pode ser tão bom quanto um modelo maior para cada tópico, portanto a personalização nos permite escolher o que enfatizamos e o que omitimos”, disse Lacroix.

A Mistral informa qual modelo e infraestrutura usar, mas ambas as decisões cabem ao cliente, disse Lacroix. Para equipes que precisam de mais do que orientação, o Forge oferece: Equipe de engenheiros avançados da Mistral Um modelo emprestado de empresas como IBM e Palantir que se conecta diretamente aos clientes para revelar os dados certos e adaptá-los às suas necessidades.

“Como produto, o Forge já vem com todas as ferramentas e infraestrutura para criar pipelines de dados sintéticos”, disse Salamanca. “Mas entender como construir o caminho certo é avaliação E garantir que tenham a quantidade certa de dados é algo que as empresas normalmente não têm o conhecimento certo para fazer, e é isso que a FDE traz para a mesa.”

A Mistral já disponibilizou o Forge para parceiros como a Ericsson, a Agência Espacial Europeia, a empresa de consultoria italiana Reply e a DSO e HTX de Singapura. Os primeiros a adotar também incluem a fabricante holandesa de chips ASML. Série C do Mistral Em Setembro passado, a sua avaliação foi de 11,7 mil milhões de euros (cerca de 13,8 mil milhões de dólares na altura).

Esta parceria simboliza o que Mistral prevê que serão os principais casos de uso do Forge. Isto inclui os governos, que precisam de adaptar os modelos à sua língua e cultura, de acordo com Marjorie Janiewicz, responsável pelas receitas da Mistral. Empresas financeiras com elevados requisitos de compliance; Fabricantes que necessitam de customização; Por exemplo, empresas de tecnologia que precisam adaptar seus modelos à sua base de código.