Training & Fine-Tuning. Hoe maakt u het praktisch voor organisaties om modellen op hun eigen data te trainen of fine-tunen, zonder een machine learning-team en een datacentrum nodig te hebben?
We onderzoeken trainingsmethoden die de compute, data en expertise verminderen die nodig is om bruikbare domeinspecifieke modellen te produceren. Dit omvat werk aan parameterefficiente fine-tuning-technieken (LoRA, QLoRA en verder), curriculumontwerp voor domeinaanpassing en verbeteringen in trainingsstabiliteit.
Dit onderzoek voedt direct ScaiMind, ons trainings-orchestratieplatform, en vormt de fine-tuning workflows die beschikbaar zijn voor ScaiGrid-gebruikers.
Modelefficientie. AI-modellen draaien is duur - in compute, in energie en in latency. We onderzoeken technieken om modellen efficienter te maken zonder betekenisvol kwaliteitsverlies.
Ons werk omvat kwantisatiemethoden, modeldistillatie, architectuuroptimalisatie en inferentieversnelling. We verkennen ook fundamenteel andere benaderingen van neurale berekening, waaronder binaire en low-bit neurale netwerken en alternatieve architecturen die de aanname uitdagen dat groter altijd beter betekent.
Dit onderzoek drijft verbeteringen aan in ScaiInfer (snellere inferentie) en ScaiGrid (slimmere routing op basis van kosten-prestatie afwegingen).
RAG en Retrieval. RAG is de brug tussen AI-modellen en kennis uit de echte wereld. Maar huidige RAG-implementaties laten veel liggen: chunking-strategieen zijn grof, relevantie-ranking is onnauwkeurig en multi-hop redeneren over opgehaalde content is fragiel.
We onderzoeken geavanceerde retrieval-architecturen, embedding-strategieen, re-ranking methoden en technieken voor het combineren van gestructureerde en ongestructureerde kennis. Het doel is RAG die betrouwbaar de juiste informatie vindt en aan het model presenteert op een manier die nauwkeurige, onderbouwde antwoorden produceert.
Dit werk vloeit direct in ScaiMatrix, onze vectoropslagmodule, en verbetert de kwaliteit van elke RAG-aangedreven interactie op het platform.
Architectuuronderzoek. De transformer-architectuur domineert de huidige AI, maar het is niet het laatste woord. We verkennen alternatieve en hybride architecturen, waaronder attention-mechanismen toegepast op niet-transformer systemen, sparse computation modellen en benaderingen die ruwe schaal inruilen voor structurele intelligentie.
Dit is ons meest vooruitstrevende onderzoeksgebied. Niet alles hier zal volgend kwartaal in productie komen - maar de inzichten die we verkrijgen informeren onze platformarchitectuur en houden ons voorbereid op de volgende verschuiving in AI-technologie.
