RainbowApex integra un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) proprietario per il funzionamento locale autonomo. Il modello linguistico è un componente integrato del software ed è ottimizzato per l’ambiente di sistema locale.
Importante: I dati del cliente non lasciano mai il computer locale tramite l’LLM. Tutti i dati sensibili, come chat, documenti, progetti e basi di conoscenza, restano completamente cifrati sul sistema locale. Non sono previsti archiviazione online né trasferimento al cloud.
Modalità offline (standard):
Il funzionamento regolare avviene completamente offline. L’elaborazione è locale e tutti i dati sono protetti crittograficamente.
Modalità ibrida (opzionale):
Viene attivata solo consapevolmente per interrogazioni API di dati live, ad esempio dati meteo. I dati del cliente restano locali e isolati.
Modalità online (opzionale):
Il modello di IA rimane locale. In modalità online sono possibili gli aggiornamenti di sistema; inoltre può essere attivato il Rainbow Apex Router integrato. L’archiviazione online o la trasmissione dei dati del cliente è tecnicamente esclusa.
RainbowApex combina un LLM locale con conservazione dei dati protetta e cifrata e modalità operative chiaramente separate.
Il LLM RainbowApex utilizza un’architettura di modello proprietaria e locale con Transformer-Core, router Mixture-of-Experts (MoE) e un blocco di reasoning separato integrato nei livelli.
Ottimizzazione e validazione:
Allineamento locale tramite RLHF e DPO, valutazione di feedback e preferenze e verifica mediante modelli di ricompensa e di verifica.
Sicurezza e cifratura:
Cifratura locale dei dati a riposo (Data-at-Rest) e dei flussi interni di dati (Data-in-Transit). Barriere architetturali impediscono deflussi di dati verso l’esterno.
Infrastruttura e gestione:
Gestione locale del modello, quantizzazione, verifica dello stato, scenari di rollback e monitoraggio.
Conoscenza e qualità:
Funzioni Closed-Book, integrazione RAG, importazione di documenti con preparazione dei dati e controlli di qualità multilivello per la valutazione delle risposte.
Risorse:
Scalabilità flessibile tramite livelli CPU/GPU e pipeline/architettura.
Per proteggere informazioni interne aziendali e di sviluppo, questo è un estratto tecnico autorizzato.
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