Mistral AIが「Forge」をリリース、企業が独自知識を取り入れたAIモデルを簡単に構築するためのシステム

AI企業のMistral AIが、企業が自社の知識に基づいた最先端レベルのAIモデルを構築するためのシステム「Forge」をリリースしました。このシステムを使うことでAIを自社固有の業務に適合させることが可能になるとされています。

Introducing Forge | Mistral AI
https://mistral.ai/news/forge

Mistral AIは、Forgeを「幅広いタスクで優れた性能を発揮するよう設計された汎用AIと、企業固有の知識のギャップを埋める存在」と紹介しています。

Forgeは企業独自の知識を取り込んだモデルを構築することを可能にするシステムで、企業は内部ドキュメントやコードベース、構造化データ、業務記録を用いてモデルを訓練できます。トレーニングの過程で、モデルはその環境を定義する語彙、推論パターン、制約を学習します。これにより、企業は社内用語で推論させたり、企業のワークフローを理解するモデルやエージェントを開発したりすることができるようになります。

昨今は複数のAIツールを並行して稼働させてユーザーの代わりにタスクを実行する「AIエージェント」が進歩しつつあります。Mistral AIによると、Forgeでカスタマイズすることにより、AIエージェントが実行環境への理解を深め、ツール選択の精度が向上し、複数ステップのワークフローの信頼性を高めることが可能になるとのこと。その結果、AIエージェントは単なる補助を超えて複雑なプロセスの支援を高い精度と速度で行うツールとして機能するようになるそうです。

Forgeでは、大規模な内部データセットから学習する事前学習、特定のタスクや環境に合わせてモデルの挙動を調整する事後学習、内部ポリシーや評価基準、業務目標にモデルやエージェントを適合させる強化学習という複数の段階を踏むトレーニング手法をサポートしています。これらの機能により、企業は汎用的なAIの振る舞いを超え、独自の知識を反映したモデルを開発できるようになります。

Mistral AIはASML、シンガポール国立研究所、欧州宇宙機関といった組織と提携し、専有データでモデルを訓練していると伝えています。Mistral AIはまた、「Forgeは、企業が自社データで訓練したモデルを構築し、継続的に改善することを可能にします。これらのモデルは組織の用語、プロセス、制約に基づいて動作するAIシステムやエージェントを支えます。時間の経過とともに、AIモデルは単なる外部ツールではなく、組織の知識、プロセス、専門性とともに進化する戦略的資産として位置づけられるようになります」とも付け加えました。