巴黎，2024 年 5 月 22 日--在 “法国 2030 "倡议的框架下，法国国家科学院（Bpifrance）于今年 10 月启动了一项名为 "面向人工智能的通用数字技术 "的项目。.

该项目旨在开发符合企业需求的专业语言模型（LLMs）。由 Artefact、Giskard 和 Mistral AI（ArGiMi）组成的联盟与法国国家视听研究所（INA）和法国国家图书馆（BnF）合作，被选为该计划的试点。.

Répondre aux besoins du secteur privé et public.

ArGiMi 联合会由 Mistral AI、Giskard 和 Artefact 三家各自领域的领先企业组成，其目标是解决人工智能产业化的难题。目前，只有 5% 个通用人工智能项目没有实现产业化，主要原因是难以确定模式、筹资或有效部署。.

专业知识与合作

  • Mistral AI 结合卓越的科学、开放的方法和负责任的技术愿景，为企业开发新的人工智能模型。. 

  • Artefact 擅长将这些模型集成到工业应用中。.

  • Giskard 是模型质量、符合性和安全性评估方面的专家。.

这些企业联合各自的能力，致力于创建法语大型语言模型（LLM）的下一代。该联盟提出了将这些 LLM 纳入企业内部的完整解决方案，涵盖了这些语言的所有生命周期。.

财团活动

  • Développement de modèles LLMs personnalisés : ces modèles seront plus efficients et adaptés aux besoins spécifiques et sectoriels des entreprises.

  • 模型的评估和可靠性：为确保模型的可靠性，将对其进行评估，并提供数据和模型之间的互联工具和手段。.

  • 使用便利：还将开发用于简化 LLM 集成和微调的工具，包括用于基准测试和微调的开放源代码数据库。.

公私合作伙伴

语言模式将针对垂直行业进行调整和专门化。因此，将使用 Cdiscount、Ardian 和 Crédit Mutuel Arkéa 等私营企业的数据。此外，财团成员 INA 和 BnF 这两家公共机构也将各自提供其对所拥有的语料库和使用案例的经验。这些贡献将有助于对模式的特殊性和应用领域进行反思，并确保其符合伦理和法律规范。.

法国在人工智能创新方面处于领先地位

ArGiMi 联合企业通过接受这一项目申请，证明了法国在 LLMs 和 IA 领域的领先地位，从而为技术领域的创新和可持续发展做出了贡献。.

参与开源

该项目最重要的一个特点是，它致力于以开放源码的方式共享专业方法、模式和数据。这有利于在尊重伦理准则的前提下实现可及性和个性化。为此，Artefact 与 CentraleSupélec Université Paris-Saclay 合作，组建了一支混合研究团队。.

该项目说明了 ArGiMi 财团为实现 IA 的伦理性和包容性，尊重作者权利、伦理及其对环境的影响，并遵守现行法规而进行的深入参与。.

关于 Artefact

Artefact 是一家专门从事信息安全技术和 data 解决方案开发的法国公司，其使命是促进数据和信息安全技术的应用，从而对个人和组织产生积极影响。Artefact 的独特方法是数据和业务之间的桥梁，它将技术专长和卓越运营相结合，使客户成为信息和通信技术的拥护者，并以专业和高效的方式实现其业务目标。自 Artefact 成立以来，已有 300 多家国际企业对其表示信任。Artefact 在欧洲、亚洲、北美洲、拉丁美洲和非洲设有 25 个办事处，与 Orange、三星、欧莱雅和赛诺菲等国际知名品牌合作。.

为庆祝成立六十周年，Artefact 组织了一次名为 "ADOPT AI "的国际会议，旨在促进数据和 IA 的民主化，从而对个人和组织产生积极影响。在巴黎 F 站举办一次独特的活动，汇聚 IA 生态系统的高层行动者，包括大型企业的负责人、GenAI 的技术合作伙伴、大学的杰出教授和 Artefact 研究中心的博士，以传播关于数据和 IA 的灵感和可实现的想法。.

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A propos de Mistral.AI

Mistral AI 是由 Timothée Lacroix、Guillaume Lample 和 Arthur Mensch 于 2023 年共同创立的一家国际企业，总部位于巴黎，专门从事人工智能研究。该公司为企业开发新的人工智能模式，将卓越的科学、开放的方法和负责任的技术愿景结合在一起。.

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吉斯卡的建议

Giskard 成立于 2021 年，致力于帮助企业以完全可信的方式部署 IA 模型。Giskard 提供开源解决方案和协作逻辑平台，允许企业在生产前测试其 IA 模型。借助这些工具，企业可以避免 IA 模型的错误、疏漏和缺陷风险，从而确保其通用 IA 解决方案的质量、安全性和合规性。.

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