IBM 基盤モデル

IBM watsonx.aiでは、ビジネス用に設計された保全性のある IBM ファウンデーション・モデルを使用できます。

Granite ファミリーの IBM ファウンデーション・モデルには、言語を効率的に予測および生成できるデコーダーのみのモデルが含まれています。

これらのモデルは、以下の特性を持つ信頼できるデータを使用して構築されています。

  • 金融（SEC提出書類）、法律（Free Law）、テクノロジー（Stack Exchange）、科学（ arXiv,DeepMind数学）、文学（プロジェクト・グーテンベルク（ PG-19））、 もっと。
  • 厳格な IBM データ・クリアランスおよびガバナンス標準に準拠している。
  • 特に、憎悪、虐待、および不適切表現、データ重複、および不許可リストに登録された URL の消し込み。

IBM オープンで信頼され、目的を明確にし、力を与えるAIの構築に取り組んでいます。 IBM の補償に関連する契約上の保護措置の詳細については、『 IBM クライアント契約 』をご参照ください。

IBM の以下の基盤モデルが、 watsonx.ai: で利用可能です

サポートされているファウンデーション・モデルのGPU要件については、『 IBM 』のドキュメント（ Software Hub ）の 「ファウンデーション・モデル 」のセクションを参照してください。

IBM が開発したエンコーダーモデルの詳細については、 「サポートされているエンコーダー基盤モデル」 を参照してください。

サードパーティ製の基盤モデルに関する詳細については、 「サードパーティ製の基盤モデル」 を参照してください。

モデルの選び方

対応タスクや言語など、モデル選びの参考になる要素については、 「モデルの選択 」および「 ファウンデーションモデルのベンチマーク」 をご覧ください。

警告アイコン非推奨の基盤モデルには、非推奨の警告アイコンが表示されます。 エラー・アイコン取り消された基礎モデルには、取り消し警告アイコンが表示されます。 モデルの非推奨および提供終了に関する詳細については、 「Foundationモデルのライフサイクル」 を参照してください。

基盤モデルの詳細

watsonx.ai の基盤モデルは、自然言語とプログラミング言語の両方において、幅広いユースケースに対応しています。 これらのモデルがどのようなタスクを実行できるかを確認するには、 サンプルプロンプトを確認し、試してみてください。

注。すべての基盤モデルの一覧は、リソースハブでご覧いただけます。

IBM 防衛 4.0

IBM Defense 4.0 モデルは、防衛分野に特化した大規模言語モデル（LLM）のシリーズです。 これらのモデルは、ジェーンズ社の防衛基盤データと連携して機能するよう設計されており、防衛機関におけるミッションクリティカルな業務に対し、迅速かつ信頼性の高い、状況に応じた結果を提供します。

注： このモデルをインストールして使用するには、事前に IBM watsonx.ai Defense Modelのライセンスを別途購入する必要があります。
使用法

分類、関数呼び出し、要約、質問応答、検索支援生成など、一般的な生成タスクに対応しています。

サイズ

マイクロ：30億パラメータ　スモール：300億パラメータ

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）：

  • ibm-defense-4-0-h-micro: 131,072
  • ibm-defense-4-0-h-small: 131,072
対応している自然言語

英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語、ポルトガル語、アラビア語、チェコ語、イタリア語、韓国語、オランダ語、中国語。

命令チューニングに関する情報

IBM Defense（ 4.0 ）の基盤モデルは、 Granite （ 4.0 ）の基盤モデルを微調整したものです。 モデルのトレーニングデータには、許容範囲の広いライセンスで公開されているデータセット、推論能力を向上させるために社内で生成された合成データ、公開されている軍事関連データセット、およびJanes APIの操作に関する厳選されたドキュメント、使用例、合成例が含まれています。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

Granite Docling

このモデルは 2.3.0 のリリースとともに導入されました。

Granite Doclingは、文書変換に最適なマルチモーダルな画像-テキスト-テキスト変換モデルです。 このモデルは、Doclingの中核的な機能を維持しつつ、 DoclingDocuments とのシームレスな連携を実現しており、PDF、スライド、スキャンしたページを直接解析し、構造化された機械可読形式に変換することができます。

使用法

文書の理解や変換に最適です。

サイズ

2億5800万個のパラメータ

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）：8,192

対応している自然言語

英語

命令チューニングに関する情報

Idefics3 を基盤とし、 nanoVLM フレームワークを用いて学習させました。 トレーニングデータは、一般に公開されているデータセットと、特定の文書理解能力を引き出すことを目的として社内で構築された合成データセットで構成されています。

モデルアーキテクチャ

エンコーダー・デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

Granite 4つのモデル

Granite 4.0 の基礎モデルは、 IBM Granite のモデルファミリーに属しています。 granite-4-h-small、 granite-4-h-micro、および granite-4-h-tiny は、構造化された長文の処理能力を備えるよう設計された、指示に従うモデルです。 これらのモデルは、微調整、強化学習、およびモデル統合を用いて性能を向上させている。 Granite 4.0 より優れた指示処理とツールの活用が可能であり、企業向けの業務に最適です。

この granite-4-h-tiny モデルは、 2.3.0 のリリースとともに導入されました。

使用法

一般的な指示に応答するように設計されており、ビジネスアプリケーションを含む多岐にわたる分野向けのAIアシスタントの構築に活用できます。 このモデルは、要約、テキスト分類、テキスト抽出、質問応答、検索強化生成（RAG）、関数呼び出しタスク、Fill-In-the-Middle（FIM）コード、および多言語対話などの一般的な生成タスクに対応しています。

サイズ
  • 小：300億パラメータ
  • Tiny：70億パラメータ
  • マイクロ：30億個のパラメータ
トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）：

  • granite-4-h-small: 131,072
  • granite-4-h-tiny: 131,072
  • granite-4-h-micro: 131,072
対応している自然言語

英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語、ポルトガル語、アラビア語、チェコ語、イタリア語、韓国語、オランダ語、中国語。 ユーザーは、これらの言語以外にも、 Granite 4.0 のモデルを微調整することができます。

命令チューニングに関する情報

Granite の4つのモデルは、許容的なライセンスを持つオープンソースの指示データセットと、社内で収集した合成データセットを組み合わせて、 Granite-4.0-H-Small-Base を微調整して作成されています。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

granite-4-1b-speech

granite-4.0-1b-speech は、多言語自動音声認識（ASR）および双方向自動音声翻訳（AST）向けに特別に設計された、コンパクトかつ高効率な音声言語モデルです。 このモデルは、ASRおよびAST向けの多様なデータセットに加え、日本語ASR、キーワード重視型ASR、音声翻訳を支援するために特別に作成された合成データセットからなる公開コーパス群を用いて学習されました。 granite-4.0-1b-speech granite-4.0-1b-base を音声とテキストの対応関係に学習させるため、音声入力とテキストターゲットを含む公開されているオープンソースのコーパスを用いてモデルを訓練した。

使用法
コード関連のタスク、関数呼び出し、質問応答、要約、翻訳など、一般的な生成タスクに対応しています。
サイズ
10億のパラメータ
トークンの上限
コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）：128,000
対応している自然言語
英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ポルトガル語、日本語
命令チューニングに関する情報
このモデルは調整できません
モデルアーキテクチャ
3段階のパイプラインアーキテクチャ（音声エンコーダー、音声プロジェクター／ダウンサンプリング、大規模言語モデル（LLM））

ibm-defense-3-3-8b-instruct

「 IBM 」の「 watsonx.ai Defense Model」は、「 granite-3-3-8b-instruct 」モデルを微調整したもので、防衛産業に関する一般的な知識とJanes APIを用いて学習されています。 ibm-defense-3-3-8b-instruct モデルは、Janes Inventory APIへのツール呼び出しと、検索強化生成（RAG）タスクの両方を実行するように設計されています。 このモデルは、データを分析し、重要な知見を抽出し、パターンを特定し、防衛分野特有の知識を活用することで、迅速かつ信頼性が高く、状況に応じた結果を提供します。

注： このモデルをインストールして使用するには、事前に IBM watsonx.ai Defense Modelのライセンスを別途購入する必要があります。
使用法

コード関連のタスク、関数の呼び出し、指示の遂行、質疑応答など、一般的な生成タスクに対応しています。 ツール呼び出しおよび取得を強化した生成に特化しています。

サイズ

80億のパラメータ

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）：128,000

対応している自然言語

英語。 ただし、基本のGraniteモデルでは、ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語、ポルトガル語、アラビア語、チェコ語、イタリア語、韓国語、オランダ語、中国語にも対応しています。 Granite モデルをさらに微調整することで、他の言語にも対応させることができます。

命令チューニングに関する情報

granite-3-3-8b-base を基盤として構築されたこのモデルのトレーニングデータには、許容的なライセンスで公開されているデータセット、推論能力を強化するために社内で生成された合成データ、公開されている軍事関連データセット、およびJanes APIとの連携に関する厳選されたドキュメント、使用例、合成例が含まれています。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。

Granite 3.3 モデルの操作方法

これらの Granite Instruct 基盤モデルは、 IBM Granite のモデルファミリーに属しています。 granite-3-3-2b-instruct および granite-3-3-8b-instruct の基盤モデルは、 Granite 3.3 に記載されています。 これらのモデルは、以前のバージョンを基盤として、推論能力、数学的処理能力、コーディング能力、および指示に従う能力を向上させています。

使用法
要約、問題解決、テキスト翻訳、推論、コード関連タスク、関数呼び出しなど、長文処理や指示に従うタスクにおいて優れた性能を発揮するように設計されています。 さまざまな分野のAIアシスタントに組み込むことができます。

サイズ - 80億パラメータ

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）

  • 8b: 131,072

注：新規トークンの最大数（つまり、リクエストごとに基盤モデルによって生成されるトークンの数）は、16,384個に制限されています。

対応している自然言語

英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語、ポルトガル語、アラビア語、チェコ語、イタリア語、韓国語、オランダ語、中国語。 ただし、ユーザーはこれらの Granite モデルを微調整することで、これら12言語以外の言語にも対応させることができます。

対応プログラミング言語

これらの Granite Instruct モデルは、116のプログラミング言語で書かれたコードを用いて学習されています。

命令チューニングに関する情報

これらの Granite Instruct モデルは、許容的なライセンスが適用されたオープンソースのデータと独自のトレーニングデータを組み合わせて、12兆トークン以上を用いて学習させたベースモデルの微調整 Granite Instruct 版です。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

granite-3-2-8b-instruct

エラー・アイコン この基盤モデルは、 2.4.0 のリリースにおいて非推奨となりました。 「基盤モデルのライフサイクル」 を参照してください。

Granite 3.2 Instructは、推論能力を強化するために微調整された、長文対応の基盤モデルです。 推論機能は設定可能であり、つまり、いつ推論を適用するかを制御できます。

使用法

コード関連のタスク、関数呼び出し、多言語対話など、一般的な生成タスクに対応しています。 推論や、長文の要約や会議録の要約といった長文処理タスクを専門としています。 長い文書から提供される文脈に基づいた回答で、質問に答えることができます。

サイズ

80億のパラメータ

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）：131,072

注：新規トークンの最大数（つまり、リクエストごとに基盤モデルによって生成されるトークンの数）は、16,384個に制限されています。

対応している自然言語

英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語、ポルトガル語、アラビア語、チェコ語、イタリア語、韓国語、オランダ語、中国語

命令チューニングに関する情報

Granite-3.1-8B-Instruct を基盤として構築されたこのモデルは、利用許諾が緩やかなオープンソースのデータセットと、推論タスク向けに設計された社内で生成された合成データを組み合わせて学習されました。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

granite-3-1-8b-base

「 granite-3-1-8b-base 」基礎モデルは、「 IBM 」 Granite 3.1 モデルファミリーに属するベースモデルです。 このモデルは、 granite-3-8b-base のコンテキスト長を拡張します。

使用法

この Granite 3.1 ベース・ファウンデーション・モデルは、チューニング、要約、テキスト分類、情報抽出、質問応答、およびその他の長文処理タスクを目的とした、事前学習済みの自己回帰型ファウンデーション・モデルです。

この granite-3-1-8b-base 基盤モデルは、微調整の目的でのみ使用できます。 このモデルを直接推論することはできません。

サイズ

80億のパラメータ

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）：131,072

対応している自然言語

英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語、ポルトガル語、アラビア語、チェコ語、イタリア語、韓国語、オランダ語、中国語。 ユーザーは、これら12言語以外の言語についても、 Granite 3.1 のモデルを微調整することができます。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

Granite Instruct 3.1 モデル

これらの Granite Instruct 基盤モデルは、 IBM Granite のモデルファミリーに属しています。 granite-3-2b-instruct および granite-3-8b-instruct の基盤モデルは、要約、生成、コーディングなどのタスク向けに、 3.0 の指示学習によって微調整された言語モデルです。 これらの基盤モデルは、GPTスタイルのデコーダーのみのアーキテクチャを採用しており、 IBM リサーチおよびオープンソースコミュニティによる独自の改良が加えられています。

これらのモデルを最新版に更新するため、基盤モデルの修正が導入されました。 IBM Granite 3.1 1.1.0 版のモデルは、以前のバージョンを基盤としており、エージェントのコーディングタスクや組み込み関数に対するサポートを強化しています。

使用法

Granite Instruct ファウンデーションモデルは、要約、問題解決、テキスト翻訳、推論、コーディング、関数呼び出しなどの指示に従うタスクにおいて優れた性能を発揮するように設計されています。

Granite の 3.1 モデルファミリーに含まれる基盤モデルは granite-3-1-8b-base 、ファインチューニングの目的でのみ使用できます。 このモデルを直接推論することはできません。

Granite Code モデル

これらの Granite Code モデルは、 IBM （ Granite ）ファミリーに属する基盤モデルです。 これらの基盤モデルは、 Git のコミットと人間の指示、およびオープンソースの合成コード指示データセットを組み合わせて微調整された、指示に従うモデルです。

granite-8b-code-instruct （ v2.0.0 ）の基盤モデルは、コンテキストウィンドウの長さを拡張することで、より大規模なプロンプトを処理することができます。

使用法

以下の Granite Code 基盤モデルは、コーディングに関する指示に応答するように設計されており、コーディングアシスタントの構築に活用できます：

  • granite-3b-code-instruct
  • granite-8b-code-instruct
  • granite-20b-code-instruct
  • granite-34b-code-instruct

以下の Granite Code 基盤モデルは、 granite-20b-code-base 基盤モデルを指示に基づいて微調整したものであり、テキストからSQLへの生成タスク向けに設計されています。

  • granite-20b-code-base-schema-linking
  • granite-20b-code-base-sql-gen
サイズ
  • 30億のパラメータ
  • 80億のパラメータ
  • 200億のパラメータ
  • 340億のパラメータ
ぜひ試してみてください

サンプルを使って試してみてください：

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）

  • granite-3b-code-instruct : 128,000

    リクエストごとにファウンデーションモデルによって生成されるトークンの最大数は、8,192個に制限されています。

  • granite-8b-code-instruct : 128,000

    リクエストごとにファウンデーションモデルによって生成されるトークンの最大数は、4,096個に制限されています。

  • granite-20b-code-instruct : 8,192

    リクエストごとにファウンデーションモデルによって生成されるトークンの最大数は、4,096個に制限されています。

  • granite-20b-code-base-schema-linking : 8,192

  • granite-20b-code-base-sql-gen : 8,192

  • granite-34b-code-instruct : 8,192

対応している自然言語

英語

対応プログラミング言語

この Granite Code 基盤モデルは、 Python、 JavaScript,、Java、C++、Go、Rustなど、116のプログラミング言語に対応しています。 完全なリストについては、 IBM foundation models をご覧ください。

命令チューニングに関する情報

これらのモデルは、論理的推論や問題解決能力を含む指示に従う能力を向上させるため、許容的なライセンスが適用された指示データの組み合わせを用いて、ベースモデルから Granite Code 微調整されました。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

granite-guardian-3-2-5b

これらの Granite Guardian 基盤モデルは、 IBM Granite のモデルファミリーに属しています。 「 granite-guardian-3-2-5b 」基盤モデルは、同じサイズの「 Granite Guardian 3.1 」モデルの簡素化されたバージョンであり、プロンプトや応答に含まれるリスクを検出するように設計されています。 これらの基盤モデルは、「 AIリスクアトラス 」における多くの主要な側面でのリスク検出に役立ちます。

使用法

Granite Guardian ファウンデーションモデルは、プロンプトテキストやモデルの応答内に含まれる有害なリスクを検知するよう設計されており（ガードレールとして）、リトリバル拡張生成のユースケースにおいて、文脈の関連性（検索された文脈がクエリに関連しているか）、根拠の確からしさ（応答が正確であり、提供された文脈に忠実であるか）、および回答の関連性（応答がユーザーのクエリに直接応えているか）を評価するために活用できます。

サイズ

50億のパラメータ

ぜひ試してみてください

サンプルを使って試してみてください：

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）：128,000

対応している自然言語

英語

命令チューニングに関する情報

これらの Granite Guardian モデルは、人間によるアノテーションが施されたデータと合成データを組み合わせて学習させた、微調整 Granite Instruct 済みのモデルです。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

Granite Guardian 3.1 モデル

エラー・アイコン granite-guardian-3-8b また、 granite-guardian-3-2b は、 2.4.0 リリースにおいて非推奨となっています。 「基盤モデルのライフサイクル」 を参照してください。

これらの Granite Guardian 基盤モデルは、 IBM Granite のモデルファミリーに属しています。 「 granite-guardian-3-2b 」および「 granite-guardian-3-8b 」の基盤モデルは、プロンプトや応答に含まれるリスクを検出するように設計された微調整 Granite Instruct 済みモデルです。 この基盤モデルは、「 AIリスクアトラス 」における多くの主要な側面でのリスク検出に役立ちます。

これらのモデルを最新版に更新するため、基盤モデルの修正が導入されました。 IBM Granite 3.1 1.1.0 版のモデルは、以前のバージョンを基盤としており、幻覚や脱獄に関連するリスクへの対応性能を向上させるため、人間によるアノテーションが施されたデータと追加の合成データを組み合わせて学習されています。

使用法

Granite Guardian ファウンデーションモデルは、プロンプトのテキストやモデルの応答に含まれる有害なリスクを検知するように設計されています（ガードレールとして）。 これらのモデルは、検索強化生成（Retrieval-Augmented Generation）のユースケースにおいて、文脈の関連性（検索された文脈がクエリに関連しているかどうか）、根拠の確からしさ（応答が正確であり、提供された文脈に忠実であるかどうか）、および回答の関連性（応答がユーザーのクエリに直接応えているかどうか）を評価するために活用できます。

サイズ
  • 20億のパラメータ
  • 80億のパラメータ
ぜひ試してみてください

サンプルを使って試してみてください：

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）

  • granite-guardian-3-2b: 8,192
  • granite-guardian-3-8b: 8,192
トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）

  • granite-guardian-3-8b: 131,072

注：新規トークンの最大数（つまり、リクエストごとに基盤モデルによって生成されるトークンの数）は、8,192個に制限されています。

対応している自然言語

英語

命令チューニングに関する情報

これらの Granite Guardian モデルは、人間によるアノテーションが施されたデータと合成データを組み合わせて学習させた、微調整 Granite Instruct 済みのモデルです。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

Granite time series モデル

Granite time series ファウンデーションモデルは、 IBM Granite のモデルファミリーに属しています。 これらのモデルは、 IBM Researchが提供する、多変量時系列予測用のコンパクトな事前学習済みモデルです。 watsonx.ai: では、データ予測に以下のバージョンをご利用いただけます

  • granite-ttm-512-96-r2
  • granite-ttm-1024-96-r2
  • granite-ttm-1536-96-r2
使用法

これらの事前学習済みモデルのいずれかを対象データに適用すれば、データを使ってモデルを学習させることなく、初期の予測結果を得ることができます。 一連の過去の時系列観測データが与えられると、基盤モデルは Granite time series 動的システムに関する理解を応用して、将来のデータ値を予測することができます。 これらのモデルは、分単位または時間単位のデータポイントで最も効果を発揮し、対象チャネルごとに最大96個のデータポイントを含む予測データセットを生成します。

サイズ

100万個のパラメータ

ぜひ試してみてください

将来値の予測を参照

文の長さ

APIリクエストにおけるチャネルごとの必須データポイント数：

  • granite-ttm-512-96-r2: 512
  • granite-ttm-1024-96-r2: 1,024
  • granite-ttm-1536-96-r2: 1,536
対応している自然言語

英語

命令チューニングに関する情報

これらの Granite time series モデルは、電力、交通、製造など、さまざまな分野から収集された約10億件の時系列データを用いて学習されました。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

Granite ビジョン 3.3 2b

Granite ビジョン 3.3 2b は、エンタープライズ向けのユースケースを想定して構築された、コンパクトかつ効率的なビジョン・言語基盤モデルです。 granite-vision-3-3-2b モデルでは、画像セグメンテーション、doctag生成、複数ページ対応といった新しい実験的機能が導入されています。 また、このモデルは、以前の Granite ビジョンモデルと比較して、安全性が向上しています。

使用法

granite-vision-3-3-2b の基盤モデルは、視覚的なドキュメントの理解を目的として設計されており、表、グラフ、インフォグラフィック、プロット、図表などからコンテンツを自動的に抽出することができます。

サイズ

20億のパラメータ

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）：131,072

対応している自然言語

英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語、ポルトガル語、アラビア語、チェコ語、イタリア語、韓国語、オランダ語、中国語。

命令チューニングに関する情報

granite-vision-3-3-2b 基盤モデルは、厳選された指示従順データセットを用いて学習されました。このデータセットは、多様な公開データセットと、幅広い文書理解および一般的な画像処理タスクに対応するよう調整された合成データセットで構成されています。 このモデルは、画像とテキストの両方のモダリティを用いて、 granite-3-2b-instruct という基盤モデルを微調整することで学習されました。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：

Granite ビジョン 3.2 2b

警告アイコン このモデルは非推奨です。 「基盤モデルのライフサイクル」 を参照してください。

Granite Vision 3.2 2b は、企業向けのユースケースを想定して構築された、画像からテキストへの変換を行う基盤モデルです。 このマルチモーダルな Granite モデルは、画像やテキストを取り込み、チャート、図表、グラフなどの理解といったタスクを処理することができます。

使用法

granite-vision-3-2-2b の基盤モデルは、視覚的なドキュメントの理解を目的として設計されており、表、グラフ、インフォグラフィック、プロット、図表などからコンテンツを自動的に抽出することができます。

注：granite-vision-3-2-2b モデルは、視覚的な処理や理解を目的としたユースケースにおいて、画像ファイルでのみ使用することを推奨します。
サイズ

20億のパラメータ

トークンの上限

コンテキストウィンドウの長さ（入力＋出力）：131,072

注：新規トークンの最大数（つまり、リクエストごとに基盤モデルによって生成されるトークンの数）は、16,384個に制限されています。

対応している自然言語

英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語、ポルトガル語、アラビア語、チェコ語、イタリア語、韓国語、オランダ語、中国語

命令チューニングに関する情報

granite-vision-3-2-2b 基盤モデルは、厳選された指示追従データセットを用いて学習されました。このデータセットは、多様な公開データセットと、幅広い文書理解および一般的な画像処理タスクに対応するよう調整された合成データセットで構成されています。 これは、画像とテキストの両方のモダリティを用いて、 granite-3-2b-instruct という基盤モデルを微調整することで学習されました。

モデルアーキテクチャ

デコーダー

ライセンス

IBM -開発された基盤モデルは、 IBM watsonx.ai サービスの一部と見なされます。 IBM の補償に関する契約上の保護措置の詳細については、 「ライセンス情報」 をご覧ください。
詳細はこちら
以下の資料をお読みください：