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ForgeTrain, de Mianbi Intelligence, utilise l'IA pour créer un cadre de formation de nouvelle génération : 8 heures pour rattraper son retard, 2 jours pour dépasser ses pairs
Alors que les cycles d’itération des grands modèles se réduisent à quelques semaines, surmonter les contraintes de puissance de calcul et les obstacles techniques est devenu le défi majeur de l’IA. Le 27 juin 2026, Mingshi Intelligence, en collaboration avec la communauté open source OpenBMB et AGI BAR, a organisé un événement approfondi intitulé « AI4AI Fermentation Night ». Lors de cet événement, Li Yuxuan, responsable technique de la division AI Infra chez Mingshi Intelligence, a présenté en détail ForgeTrain, le framework de pré-entraînement propriétaire de l’entreprise destiné à la production, dévoilant ainsi la logique et les avancées pratiques qui sous-tendent le changement de paradigme consistant à « faire en sorte que l’IA fabrique de l’IA ».
Li Yuxuan a souligné qu’à mesure que les rendements marginaux issus des données Internet de haute qualité et de la puissance de calcul diminuent, l’approche traditionnelle consistant à « accumuler des données et de la puissance de calcul » a atteint ses limites. La révolution industrielle a vu «des machines construire des machines» ; la révolution de l’intelligence s’oriente désormais vers «l’IA construisant l’IA». ForgeTrain valide cette voie en s’appuyant sur un principe unique : utiliser l’IA pour forger de toutes pièces un cadre d’entraînement spécialisé, adapté à des modèles et à des architectures matérielles spécifiques, plutôt que de s’appuyer sur des piles logicielles polyvalentes entretenues manuellement.
Lors de tests de performances, ForgeTrain a démontré une efficacité d’itération remarquable. Grâce à un processus automatisé, il a égalé les performances du cadre de référence Megatron-LM, leader du secteur, en moins de 8 heures, puis les a systématiquement surpassées en 1,5 à 2 jours, enregistrant une augmentation de l’utilisation de la puissance de calcul (MFU) d’environ 8 % à 10 %. Cette capacité a été appliquée avec succès à des modèles tels que MiniCPM4-0,5B/8B et est compatible avec diverses plateformes matérielles, notamment le H100 et le NPU Ascend de Huawei.
Le succès de ForgeTrain repose sur ce que Li Yuxuan appelle le « processus d’optimisation du harnais en quatre étapes ». Commençant par l’étape « Anchor », qui garantit la cohérence binaire, le processus passe par la génération de fonctions de base « bit par bit », puis par le sprint de performance « Surpass » après suppression des contraintes, pour enfin entrer dans l’étape « Per-Op », qui implique une personnalisation approfondie de chaque opérateur. L’ensemble du processus est entièrement piloté par l’IA, sans aucune intervention manuelle, transformant ainsi avec succès l’avance technique accumulée par NVIDIA au fil des années en un problème technique que l’IA peut résoudre automatiquement.
Cette approche est résumée sous le nom de « Forge Engineering » — un nouveau paradigme d’ingénierie pour l’ère de l’IA. Li Yuxuan estime qu’à l’avenir, chacun pourra personnaliser son propre assistant de modélisation, et que le paysage logiciel connaîtra une transformation massive.
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