MGML
Корпоративний ШІ з безперервним навчанням
Технологія Modulated Gradient Memory Learning для закритого корпоративного ШІ. Навчається та працює всередині вашої інфраструктури з найвищим рівнем безпеки даних. Безперервне навчання без забуття.
Що таке MGML?
MGML (Modulated Gradient Memory Learning) — це революційна архітектура, яка дозволяє великим мовам моделей безперервно навчатися з нових даних без катастрофічного забуття.
На відміну від традиційних моделей ШІ, які потребують повного перетренування при надходженні нових даних, MGML використовує каскадну систему пам'яті з багаторівневими частотами навчання. Це дозволяє моделі інтегрувати нові знання поступово, зберігаючи при цьому раніше набуті навички та знання.
Приклад: AI PSY HELP
AI PSY HELP побудований на технології MGML, демонструючи, як система може бути спеціалізована для психологічної підтримки, зберігаючи загальні розмовні здібності. Модель навчається з нового терапевтичного контенту та відгуків користувачів, не втрачаючи своїх основних навичок консультування, етичних захистів або протоколів безпеки.
Ключові функції
Безперервне навчання
Навчайтеся з нових даних безперервно, не забуваючи попередні знання. Тільки 1,98% параметрів підлягають навчанню, що робить оновлення швидкими та економічно ефективними.
Розгортання на власній інфраструктурі
Повний суверенітет даних. Навчайте, доопрацьовуйте та запускайте інференс повністю всередині вашої інфраструктури. Жодні дані не залишають вашу мережу.
Найвищий рівень безпеки даних
Корпоративна безпека з повним контролем над потоками даних, журналами доступу та аудит-трейлами. Підходить для регульованих галузей.
Багаторівнева система пам'яті
Каскадні блоки пам'яті (CMB) з 4 рівнями (L1-L4), які навчаються на різних частотах, від швидкої адаптації до довгострокової консолідації.
Економічно ефективне навчання
Вартість навчання приблизно 600 євро за 22 години. Вартість інфраструктури близько 7000 євро на місяць для продукційного розгортання з до 100 запитів на хвилину.
Архітектура, незалежна від домену
Працює в різних доменах. Наразі розгорнуто для психологічної підтримки (MGML-Psy), з планами для генерації коду (MGML-Code) та інших доменів.
Огляд архітектури
MGML поєднує каскадні блоки пам'яті з ієрархічною оптимізацією для стабільного безперервного навчання
Каскадні блоки пам'яті (CMB)
Багаторівнева система пам'яті, вбудована в шари трансформера. Чотири рівні (L1-L4) оновлюються на різних частотах: L1 на кожному кроці (швидкий), L2 кожні 5 кроків, L3 кожні 25 кроків, L4 кожні 125 кроків (довгостроковий).
Ієрархічний оптимізатор моменту (HMO)
Спеціальний оптимізатор з подвійним моментом: швидкий момент (β₁=0.9) для швидкої адаптації та повільний момент (β_slow=0.9999) для довгострокової стабільності. Поєднує обидва для збалансованих оновлень.
Ефективний за параметрами дизайн
Побудовано на Mixtral 8×7B з адаптерами LoRA. Тільки 139M параметрів (1,98% базової моделі) підлягають навчанню, зменшуючи обчислювальні витрати при збереженні продуктивності.
Базова модель
Побудовано на Mixtral 8×7B-Instruct від Mistral AI, моделі Mixture-of-Experts з ~47B загальних параметрів, але лише ~13B активних на токен.
Переваги для підприємств
Чому обрати MGML для вашої організації?
Повний суверенітет даних
Всі навчання, доопрацювання та інференс відбуваються всередині вашої інфраструктури. Жодні чутливі дані не надсилаються до зовнішніх сервісів.
Відповідність регуляціям
Ідеально для охорони здоров'я (HIPAA), фінансів (PCI-DSS), оборони та інших регульованих галузей, де обов'язкове резидентство даних.
Глибока кастомізація
Навчайтеся на термінології компанії, внутрішніх процесах, власних базах знань та організаційній культурі. Неможливо з зовнішніми хмарними API.
Операційна незалежність
Жодних залежностей від зовнішніх сервісів ШІ, обмежень API або перебоїв у сервісі. Працює повністю всередині вашої корпоративної мережі.
Передбачуваність витрат
Фіксовані витрати на інфраструктуру замість змінних цін API. Краще фінансове планування та відсутність несподіваних сплесків витрат.
Безперервне покращення
Оновлюйте моделі з новими даними щокварталу або на вимогу. Кожне оновлення займає ~22 години та коштує ~600 євро, що робить безперервне покращення економічно стійким.
Випадки використання для підприємств
MGML розроблено для організацій, яким потрібен безпечний, кастомізований ШІ
Охорона здоров'я та медичний ШІ
Клінічні асистенти, які навчаються з нових медичних досліджень та протоколів лікарні. Всі дані пацієнтів залишаються на серверах лікарні, зберігаючи конфіденційність та відповідність HIPAA.
Фінансові послуги
ШІ відповідності, який адаптується до нових регуляцій та патернів шахрайства. Навчайтеся з регуляторних документів та внутрішніх даних, не розкриваючи чутливу фінансову інформацію.
Юридичні дослідження
Юридичні асистенти, які поглинають нову судову практику та статути. Поглинають нові правові прецеденти, не перезаписуючи розуміння довгострокових законів.
Виробництво та Індустрія 4.0
ШІ для прогнозного обслуговування та оптимізації виробництва. Навчайтеся з нових даних датчиків та звітів про інциденти, зберігаючи відомі патерни обладнання.
Уряд та оборона
ШІ для аналізу розвідки та логістики. Навчайтеся з вхідних звітів та еволюційних сценаріїв, зберігаючи історичний контекст. Працює на безпечних урядових серверах.
Роздрібна торгівля та електронна комерція
Персоналізовані движки рекомендацій, які адаптуються до сезонних трендів та уподобань клієнтів. Навчайтеся з щотижневих даних про продажі, пам'ятаючи довгострокові патерни.
Технічні специфікації
Вимоги до інфраструктури, готової до продукції
Інфраструктура навчання
2×A100 GPU (80GB) для початкового доопрацювання. Час навчання: ~22 години. Вартість: приблизно 600 євро за сесію навчання.
Інфраструктура інференсу
Екземпляр Standard_NC48ads_A100_v4 (48 ядер CPU, 440GB RAM, 1×A100 GPU). Операційна вартість: 7000 євро на місяць для роботи 24/7. Обробляє до 100 запитів на хвилину з часом відгуку менше 2 секунд.
Метрики продуктивності
95-й процентиль затримки: ~1,8 секунди. Використання пам'яті: ~70GB на GPU з 8-бітною квантизацією. Успішно обробляє 10-50 одночасних користувачів на екземпляр.
Функції безпеки
Повний контроль над конфігураціями безпеки, контролем доступу та аудит-трейлами. Може працювати в ізольованому режимі, якщо потрібно. Всі дані зашифровані в стані спокою та під час передачі.
Плани відкритого коду
Ми готуємося відкрити код MGML
Ми плануємо випустити основну бібліотеку MGML, документацію та приклади реалізацій. Це дозволить розробникам та дослідникам будувати на наших методах та застосовувати MGML до нових доменів.
Незабаром