Prem AI — это прикладная исследовательская лаборатория ИИ и экосистема продуктов, ориентированная на суверенный, частный и персонализированный ИИ. Платформа предоставляет корпоративные решения, открытые исследовательские модели и возможности ИИ, ориентированные на потребителя, предназначенные для предоставления пользователям права собственности и контроля над своими данными и рабочими процессами ИИ. Основные предложения сосредоточены на частных выводах, безопасной тонкой настройке, объяснимых рассуждениях и локально развертываемых решениях ИИ для различных сред.
Ключевые концепции
- Суверенный, частный ИИ: инструменты и фреймворки, которые держат данные под контролем пользователя, даже во время обучения и вывода.
- Готовая к производству настройка: оптимизированные пути для создания, точной настройки и развертывания моделей ИИ без необходимости глубокого опыта в области МО.
- Прозрачные рассуждения: модели и инструменты, которые подчеркивают поддающееся проверке, объяснимое принятие решений.
Основные продукты и технологии
- Автономный Finetuning Agent: многоагентная система, которая преобразует необработанные данные в готовые к производству модели ИИ без глубокого опыта в области МО. Утверждает до 70% снижение затрат и 50% улучшение задержки во многих задачах НЛП при создании пользовательских моделей.
- Зашифрованный вывод — TrustML: вывод о сохранении конфиденциальности и точная настройка структуры, обеспечивающая безопасные операции ИИ без ущерба для конфиденциальности или производительности.
- Специализированные модели рассуждения (SRM): встроенное логическое мышление в решения ИИ для точности, надежности и аудита. Сотрудничество с SUPSI и Кембриджским университетом в рамках инициативы TrustML.
- Prem-1B-SQL: локальная 1B-параметрическая модель Text-to-SQL, предназначенная для работы на устройстве без внешнего воздействия на базы данных. Открытый исходный код с предстоящими обновлениями бенчмарка.
- Prem-1B Series (RAG-focused): языковые модели с открытым исходным кодом, оптимизированные для Retrieval-Augmented Generation с длинным контекстом (8192 токена) для многооборотных разговоров.
- Local AI (LocalLocalAI): бесплатная платформа с открытым исходным кодом для локального вывода ИИ через REST API, позволяющая создавать LLM, изображения, аудио на потребительском оборудовании.
- Корпоративные решения: стратегические партнерские отношения с предприятиями для ускорения инноваций в области искусственного интеллекта при обеспечении безопасности данных и под контролем клиентов.
- Consumer AI Products (AI Playground, Sid Framework): удобные инструменты для создания персонализированных агентов ИИ с акцентом на конфиденциальность и владение.
- Система развертывания / эволюция: инфраструктура и инструментарий для развертывания, развития и управления собственными возможностями ИИ в производстве.
Как это работает
- Создание возможностей частного ИИ: использование автономного Finetuning для преобразования клиентских данных в индивидуальные модели без предоставления данных сторонним службам.
- Обеспечьте конфиденциальность по дизайну: используйте TrustML для зашифрованного вывода и безопасной тонкой настройки, сохраняя конфиденциальность на протяжении всего жизненного цикла ИИ.
- Возможность объяснимого ИИ: полагайтесь на SRM для создания проверяемых и логически обоснованных решений ИИ.
- Локальное развертывание: развертывание моделей на локальной инфраструктуре там, где это возможно (ориентированные на локальный ИИ рабочие процессы), чтобы избежать воздействия данных.
- Управление на уровне предприятия: использование безопасных двигателей развертывания и систем эволюции для управления, аудита и масштабирования активов ИИ.
Случаи использования
- Предприятия, нуждающиеся в частных, экономически эффективных и проверяемых моделях НЛП.
- Команды, требующие локального вывода с сильными гарантиями конфиденциальности данных.
- Исследователи и разработчики ищут прозрачные модели ИИ с открытым исходным кодом с фокусом RAG.
- Организации, стремящиеся свести к минимуму зависимость от внешней инфраструктуры ML, одновременно максимизируя производительность / эффективность на маркер.
Вопросы безопасности и конфиденциальности
- Суверенитет данных: решения, предназначенные для хранения данных в контролируемых пользователем средах.
- Encryption-first: акцент на зашифрованном выводе и безопасной тонкой настройке для предотвращения утечки данных.
- Регулируемые рассуждения: модели на основе SRM обеспечивают отслеживаемые процессы принятия решений для управления и соблюдения.
Как начать работу
- Изучите документацию по продуктам и исследованиям, чтобы узнать точки интеграции для автономного Finetuning и TrustML.
- Рассмотрим локальный ИИ для локальных потребностей вывода.
- Оцените варианты развертывания предприятия для масштабирования частного ИИ между командами при сохранении безопасности.
Целевая аудитория
- Предприятия ищут частные, готовые к производству активы ИИ.
- Исследователи и разработчики сосредоточены на безопасном, объяснимом ИИ.
- Организации, отдающие приоритет собственности на данные и локальному развертыванию ИИ.
Краткое изложение основных особенностей
- Автономный агент для быстрого создания готовых к производству моделей без опыта ML
- Зашифрованный вывод через TrustML для сохранения конфиденциальности на устройстве AI
- Специализированные модели рассуждений (SRM) для аудитируемых решений ИИ
- Prem-1B-SQL и Prem-1B для локального языкового моделирования с поддержкой RAG
- Локальная платформа ИИ для LLM на устройстве, генерации изображений и аудио
- Решения корпоративного уровня для защиты данных и управления активами ИИ
- Инструменты и игровые площадки для частных, личных агентов ИИ
- Система развертывания и эволюции для масштабируемых управляемых развертываний ИИ
