La società ha sviluppato un nuovo modello di Intelligenza Artificiale da 25 miliardi di parametri per tutte le 24 lingue ufficiali UE ed un primo modello multimodale testo-voce da 2 miliardi di parametri. Autonomia digitale europea e AI Act i cardini
Almawave, società italiana quotata sul mercato Euronext Growth Milan (Ticker: AIW), e parte del Gruppo Almaviva, attiva in ambito Data & Artificial Intelligence, presenta i nuovi modelli linguistici di ultima generazione della famiglia Velvet, volti a rafforzare il panorama europeo dei Large Language Model e garantire un’IA accessibile e multilingue, efficace ed adattabile a molteplici casi d’uso.
Si tratta del nuovo Velvet 25B, ottimizzato per l’elaborazione testuale in tutte le 24 lingue ufficiali dell’Unione Europea, con capacità di ragionamento avanzato e gestione di contesti complessi e di Velvet Speech 2B, modello multimodale testo-voce compatto e versatile, che consente interazioni dinamiche in tempo reale. Entrambi i modelli sono stati concepiti con un approccio nativamente multilingue, non anglocentrico, nell’obiettivo di preservare le specificità linguistiche e culturali di ciascun Paese europeo e garantire prestazioni ed inclusione anche per le lingue meno diffuse, caratterizzate da minore disponibilità di dati digitali.
A pochi mesi di distanza dal rilascio di Velvet 2B e Velvet 14B, la società presenta così due modelli ulteriormente avanzati, che pur aumentando capacità, lingue disponibili e funzioni restano leggeri e sostenibili, in aderenza agli obiettivi continentali.
Valeria Sandei, Amministratore Delegato di Almawave, sottolinea: “Con Velvet 25B ed il primo Velvet Speech 2B proseguiamo il cammino avviato che ci vede impegnati da molti anni sulle tecnologie del linguaggio e da oltre un anno sulla produzione di IA generativa europea. Per questi nuovi modelli abbiamo investito molto, lavorato con determinazione e collaborato con partner di eccellenza a livello nazionale e internazionale. È grazie alle competenze maturate che siamo oggi in grado di sviluppare l’IA generativa integralmente nei nostri laboratori, trasformandola in soluzioni concrete e generando valore per istituzioni e imprese. Non ci fermiamo agli LLM: la nostra visione guarda infatti alle applicazioni finali, alle soluzioni multimodali e multiagente, capaci di rispondere a esigenze effettive e concrete in settori come Pubblica Amministrazione, Sanità, Sicurezza, Finanza, Trasporti. Lo facciamo in Italia, ma sempre più anche a livello internazionale”.
Principali elementi tecnici
Velvet 25B si fonda su un’architettura in grado di preservare le capacità di attention del modello in scenari long-context, che consente di elaborare testi molto estesi mantenendo coerenza e precisione anche tra passaggi distanti. Grazie ad una finestra di contesto ampia il modello può gestire documenti estesi e complessi come testi giuridici, dossier scientifici o atti legislativi.
L’addestramento è stato condotto in modalità nativamente multilingue, pertanto senza basarsi sull’inglese quale lingua di riferimento, con metodologie in grado di garantire qualità e coerenza anche per idiomi meno parlati.
Grazie a integrazioni in architetture Agentic e di Retrieval Augmented Generation (RAG), i modelli sono predisposti per collegarsi in tempo reale a fonti di conoscenza esterne, quali ad esempio banche dati giuridiche, database aziendali o portali istituzionali, così da fornire contenuti sempre aggiornati senza necessità di riaddestramenti massivi.
I modelli sono bespoke ready e consentono di specializzare facilmente i modelli nei diversi contesti d’uso: dalla sanità al diritto europeo, dall’istruzione alla cultura, fino alla manifattura, all’industria e al customer care.
Attraverso tecniche di post training come reinforcement learning, utilizzate per indirizzare efficacemente il ragionamento in un contesto enterprise, i modelli Velvet sono in grado di supportare inoltre multi step reasoning e agentic orchestration – ovvero capacità di gestire e individuare in modo efficiente la selezione dei corretti agenti IA sulle diverse attività.
Accanto al modello 25B, la versione Velvet Speech 2B multimodale integra testo e voce in un unico sistema, con riconoscimento e traduzione del parlato, interazioni vocali in tempo reale e gestione del code-switching, ossia la capacità di comprendere e rispondere anche in conversazioni miste tra più lingue, tipiche dei contesti europei.
Efficienza e sostenibilità
Progettato come “small LLM”, capace di coniugare efficienza e sostenibilità, Velvet 25B è in grado di massimizzare le performance riducendo consumi e costi, e può essere utilizzato anche su una singola GPU, rendendo l’IA accessibile non solo alle grandi organizzazioni ma anche a realtà con infrastrutture limitate. Tale impostazione si traduce in flessibilità d’impiego: Velvet è disponibile sia in cloud sia on premise, offrendo autonomia a chi sceglie di mantenere la gestione nei propri ambienti.
Allo stesso tempo, Velvet integra tecniche avanzate di calcolo che rendono l’elaborazione più intelligente ed efficiente. Grazie all’adaptive computation time, ad esempio, il modello calibra automaticamente la profondità delle proprie analisi in base alla complessità della richiesta, riducendo consumi e tempi di risposta. Ulteriori soluzioni di ottimizzazione che caratterizzano il nuovo modello, come la quantizzazione post-training, la distillazione delle conoscenze e la parallelizzazione 4D, hanno consentito di sfruttare al massimo la potenza delle infrastrutture disponibili, raggiungendo altissimi livelli di efficienza su cluster GPU.
A questo si aggiunge una scalabilità che rende i modelli Velvet compatibili anche con dispositivi edge e pronti a supportare le nuove GPU europee emergenti, consentendone dunque l’adozione tanto nei grandi Data Center quanto su infrastrutture ridotte e dispositivi mobili.
Infine, Velvet 25B è integrato nativamente in AIWave, la piattaforma multiagentic di Almawave che già utilizza varie versioni fine tuned di Velvet 14B e comprende molteplici soluzioni verticali definite, a conferma della concretezza applicativa della tecnologia. Oltre alle applicazioni pronte all’uso, la piattaforma consente in modalità cloud e on premise la facile creazione in modalità no-code/low- code di agenti conversazionali, navigazione della conoscenza e dei dati, case management, in aree quali customers experience o in ambito data e knowledge management.
Conformità e sicurezza
Così come l’intera famiglia di LLM Velvet, anche Velvet 25B e Velvet Speech 2B sono stati sviluppati in linea con il quadro normativo europeo e nazionale. Algoritmi proprietari per la mitigazione dei bias, inoltre, permettono di individuare eventuali distorsioni linguistiche o culturali, applicando metriche standardizzate a tutte le lingue dell’Unione Europea.
La privacy è preservata fin dalla progettazione, grazie alla compliance con il GDPR e a metodologie proprietarie come il Privacy Association Editing, che consentono l’esclusione di informazioni sensibili direttamente nel modello senza necessità di riaddestramento. A questo si affiancano filtri di protezione applicati già in fase di input, che rafforzano la sicurezza dei dati personali.
Almawave ha aderito inoltre all’GPAI code of practice europeo su base volontaria ed è certificata ISO 42001 per la gestione dei sistemi e dei modelli di IA.
Visione orientata alle applicazioni concrete
La prospettiva di Almawave è creare applicazioni end to end che consentano la risoluzione di esigenze concrete nei settori di riferimento quali Pubblica Amministrazione, Sanità, Trasporti, Finance ambiti nei quali la società ha maturato negli anni una solida competenza verticale.
Grazie alla piattaforma multi modello e multiagentic AIWave, i modelli Velvet trovano la loro naturale applicazione in numerosi casi d’uso anche complessi, assolvendo ad esigenze di analisi documentale, di supporto verso clienti e cittadini, di semplificazione operativa e amministrativa, di navigazione di dati e conoscenza.
Più nel dettaglio, in ambito sanitario, Velvet trova ad esempio applicazione nelle cartelle cliniche elettroniche, negli assistenti vocali a supporto di operatori e pazienti, nella navigazione della conoscenza specialistica e nei sistemi di pseudonimizzazione dei dati.
Nella Pubblica Amministrazione, il modello supporta applicazioni che consentono di analizzare normative e ampie basi documentali complesse, predisporre bandi o redigere documenti, oggi in tutte le 24 lingue dell’Unione. Può inoltre semplificare testi complessi, migliorare i servizi al cittadino e abilitare forme avanzate di ricerca conversazionale nei portali o nelle applicazioni.
Nel settore industriale o manifatturiero, può agevolare procedure operative multilingue con assistenti vocali e testuali anche sul campo, contribuendo a ridurre errori e tempi di formazione o assistenza remota con dispositivi di realtà aumentata. Infine, nel customer care, abilita assistenti intelligenti in grado di trasformare l’operatività dei consulenti e migliorare la qualità, nonché assistenti vocali capaci di gestire anche interazioni ibride tra più lingue.
