もちろん、企業のリーダーであれば、オープンソースモデルを使用する必要があります。現在、データ保持を強制しているクローズドモデルのプロバイダーは、もしそうしなければ、あなたのビジネスに対して計り知れない影響力を得ることになります。モデルをビジネスコンテキストに接続すると、モデルはそれを認識し学習し、この情報を利用して最も成功している顧客を追跡してきた実績があります。
しかし、それだけでは十分ではありません。データと記録をオープンシステムに保存する必要もあります。そうしなければ、ソフトウェアベンダーが設定した壁に囲まれた庭の外で AI システムを構築するのを妨げられる可能性があります。もし、ベンダーが管理するデータへの完全なアクセスを納得させることができなければ、AI は幸いにも迅速な移行を可能にします。
データを手に入れたら、AI システムが人間のユーザーに代わってこのデータにアクセスする方法を管理する必要があります。なぜなら、会社でアリスが何をしているかをボブに常に見せたくはないからです。これは困難で容赦のない作業です。AI モデルは、知る必要があるエラーを見つけるのに非常に優れているからです。ハードなアクセスルールをチェックするシステムと、ソフトなアクセスルールをチェックするモデルが必要になります。
ここからが最も重要な部分です。独自の継続的トレーニングの循環（フライホイール）を構築し、従業員やユーザーとの相互作用に基づいて AI システムを改善できるようにする必要があります。これこそが、ビジネスのエッジを、ベンダーや競合他社が再現できない AI システムに変える方法です。
また、モデル入力を配布に応じて縮小できるため、デプロイメントコストの削減にもつながります。これらのコストは増大しており、AI 開発を継続したいのであれば、私たちは協力して効率化を図る必要があります。そのため、これは重要なことです。
これらの取り組みはすべて、困難に思えるかもしれません。実際、困難です。これは、IT の完全な再プラットフォーム化であり、ソフトウェア開発方法とビジネス運営方法の完全な変更です。AI ライフサイクル管理には、人間の行動と勾配降下法の理解が必要であり、それは大変なことです。
Mistral では、単一のコントロールプレーンである Studio と、トレーニングプラットフォームである Forge で必要なすべてのプリミティブを提供することで、この作業を容易にしています。応用 AI エンジニアと科学者がお客様と密接に連携し、知識を移転し、システムが稼働した後は私たちが姿を消せるようにしています。
私たちは、お客様のインフラストラクチャ上、またはゼロデータ保持のホスティングサービスを通じてデプロイします。これにより、お客様のエッジはお客様のエッジのままであり、スイッチボタンは完全にお客様の手に委ねられます。
フロンティア AI はビジネスの成長を加速させることができますが、それがあなたの手になければ、それはあなたの成長にはなりません。
