Granite | IBM

Presentiamo Granite

È arrivata la terza generazione di modelli linguistici di AI. Adatti allo scopo e open source, questi modelli pensati per le imprese offrono prestazioni eccezionali rispetto ai benchmark di sicurezza e in un'ampia gamma di attività aziendali, dalla cybersecurity alla RAG.

IBM Granite 3.2: nuovi modelli di ragionamento e visione

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Perché scegliere Granite?

Aperto

Scegli il modello giusto, da meno di un miliardo a 34 miliardi di parametri, open source su Apache 2.0.

Performanti

Non sacrificare le prestazioni per ridurre i costi. Granite supera i modelli comparabili¹ in una serie di attività aziendali.

Affidabile

Sviluppa un'AI responsabile con un set completo di funzionalità di rilevamento dei rischi e dei danni, trasparenza e protezione della proprietà intellettuale.

Modelli

Modelli linguistici Granite

Modelli linguistici di base con istruzioni ottimizzate e nuove funzionalità di ragionamento, progettati per workflow agentic, RAG, riepilogo del testo, analytics ed estrazione del testo, classificazione e generazione di contenuti.

Ottieni i modelli linguistici su Hugging Face

Modello di visione Granite

Modello pre-addestrato specializzato in attività di visione per la comprensione di documenti e immagini, a supporto di una serie di risoluzioni e tipi di file e progettato per un'implementazione efficiente in ambienti aziendali.

Ottieni il modello di visione su Hugging Face

Granite per il codice

Modelli decoder-only progettati per attività di generazione di codice, tra cui generazione, spiegazione e modifica del codice, addestrati con codice scritto in 116 linguaggi di programmazione.

Ottieni i modelli di codice su Hugging Face

Granite per Time Series

Leggeri e pre-addestrati per il forecasting delle serie temporali, ottimizzati per essere eseguiti in modo efficiente su diverse configurazioni hardware.

Ottieni i modelli Time Series su Hugging Face

Granite Guardian

Proteggi l'AI con Granite Guardian, garantendo la sicurezza dei dati aziendali e mitigando i rischi attraverso una varietà di prompt utente e risposte LLM, con prestazioni eccellenti in oltre 15 benchmark di sicurezza.

Ottieni Granite Guardian su Hugging Face

Granite per i dati geospaziali

NASA e IBM si sono unite per creare un foundation model AI per le osservazioni della terra utilizzando dati satellitari e di telerilevamento su larga scala.

Ottieni il modello geospaziale su Hugging Face

Modelli di incorporamento Granite

Progettato per migliorare in modo significativo la comprensione delle intenzioni degli utenti e aumentare la pertinenza di informazioni e fonti in risposta a una query.

Ottieni i modelli di incorporamento su Hugging Face

Benchmark

L'applicazione delle funzionalità di ragionamento su Granite ha portato a un aumento significativo dell'osservanza delle istruzioni complesse e del mantenimento delle caratteristiche generali in termini di prestazioni e sicurezza, mentre modelli simili hanno subito un peggioramento in questi ambiti

Esplora altri benchmark

Benchmark Benchmark

Granite

Con il ragionamento

Granite-3.2-8B-Instruct

Llama

Con il ragionamento

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

Qwen

Con il ragionamento

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

ArenaHard

Seguono le istruzioni

55.23

17.17

10.36

Alpaca-Eval-2

Seguono le istruzioni

61.16

21.85

15.35

IFEval

Seguono le istruzioni

73.57

66.50

59.10

MMLU

Informazioni generali

66.93

45.80

50.72

PopQA

Informazioni generali

28.08

13.25

9.94

TruthfulQA

Informazioni generali

66.37

47.43

47.14

BigBenchHard

Informazioni generali

65.60

65.71

65.04

DROP

Informazioni generali

50.73

44.46

42.76

GSM8K

Matematica

83.09

72.18

78.47

HumanEval

Codice

89.47

67.54

79.89

HumanEval+

Codice

86.88

62.91

78.43

AttaQ

Sicurezza

85.99

42.87

42.45

*I prezzi riportati sono indicativi, possono variare a seconda del paese, non includono eventuali tasse applicabili e sono soggetti alla disponibilità dell'offerta del prodotto in un determinato paese.

Aprire la strada per il successo

"Noi di CrushBank abbiamo visto in prima persona come i modelli AI aperti ed efficienti di IBM rappresentino un valore reale per l'AI aziendale, in quanto offrono il giusto equilibrio tra prestazioni, convenienza e scalabilità. Granite 3.2 va oltre con nuove funzionalità di ragionamento e siamo entusiasti di scoprirle creando nuove soluzioni agentic."

David Tan
CTO
CrushBank

Gli U.S. Open utilizzano i foundation model Granite per offrire commenti per centinaia di partite. Hanno ottenuto un aumento del 220% dei report sulle partite creati sfruttando Granite.

Approfondisci

Lockheed Martin e la sua nuova filiale Astris AI integrano nei propri strumenti AI Factory, tra i modelli open source ad alte prestazioni, i modelli più recenti Granite di IBM per accelerare lo sviluppo basato sull'AI per applicazioni di sicurezza aziendale e nazionale.

Leggi il comunicato stampa

Migliaia di accessi al secondo e un numero infinito di impostazioni personalizzate? L'app ESPN Fantasy aveva bisogno di una spiegabilità personalizzata su larga scala per 12 milioni di fan. Ci ha pensato Granite.

Scopri di più

Blue Pearl è riuscita a ridurre del 65% i tempi necessari per l'analisi e il trattamento dei dati attraverso un motore di abbinamento delle offerte di lavoro basato su Granite.

Maggiori informazioni

Tutorial

Crea un sistema di risposta alle domande basato sui documenti utilizzando Docling con Granite 3.1

Usa IBM Docling e Granite 3.1 open source per eseguire la risposta visiva alle domande dei documenti per vari tipi di file

Costruisci un sistema RAG basato su agenti LangChain usando Granite-3.0-8B-Instruct in watsonx.ai

Scopri come costruire un agente AI in grado di rispondere alle domande

Function calling con IBM Granite 3.0 8B Instruct

In questo tutorial, utilizzerai IBM Granite-3.0-8B-Instruct Il modello è ora disponibile su watsonx.ai per eseguire processi di function calling personalizzati.

Quantizzazione post-addestramento di Granite-3.0-8B-Instruct in Python con watsonx

Esegui la quantizzazione di un modello pre-addestrato con diverse modalità per mostrare le dimensioni dei modelli e confrontarne le prestazioni in un’attività

Utilizzare i foundation model per la previsone delle serie temporali

Prevedi il futuro in base all’apprendimento con il modello TinyTimeMixer (TTM) Granite

Generare SQL da testo con gli LLM

Converti il testo in una rappresentazione strutturata e genera una SQL Query semanticamente corretta

Costruisci un co-pilot AI locale utilizzando IBM Granite Code, Ollama e Continue

Esegui il prompt tune di un modello Granite in Python utilizzando un set di dati sintetici contenente recensioni dei clienti positive e negative

Visualizza il cookbook completo di granite

Costruisci con Granite

Distribuisci in tutta sicurezza l'AI su larga scala con modelli Granite open source in produzione con Red Hat Enterprise Linux AI e watsonx. Crea più rapidamente con funzionalità come la chiamata di strumenti, 12 linguaggi, ragionamento a catena di pensieri e adattatori multimodali

Utilizza l'AI generativa per accelerare la generazione di codice e aumentare la produttività degli sviluppatori

Costruisci applicazioni AI utilizzando i foundation model Granite su IBM watsonx Studio

Esplora il compagno di codifica AI leggero, basato su IBM Granite

Sviluppa senza soluzione di continuità, metti alla prova ed esegui gli LLM della famiglia di Granite per le applicazioni aziendali

Notizie su Granite

Granite 3.2 ora disponibile

I modelli Granite 3.2 introducono nuove funzionalità di ragionamento, un modello supportato dalla visione e una maggiore efficienza, offrendo risultati competitivi a costi inferiori

Granite 3.1 ora disponibile

Scopri prestazioni potenti, un contesto più ampio, nuovi modelli di incorporamento e altro ancora.

Documento tecnico Granite 3.0

Questo report presenta Granite 3.0 e svela i dettagli tecnici del pre e post addestramento per accelerare lo sviluppo di foundation model aperti.

IBM Granite 3.0: nuovi modelli aperti pensati per le imprese

Sono ora disponibili i nuovi modelli Granite 3.0 8B e 2B, addestrati su 12 lingue e 116 linguaggi di programmazione. Esplora i nuovi benchmark su prestazioni, sicurezza e protezione e gli ultimi tutorial.

Resta aggiornato sulle notizie di AI

Blog | Granite 3.2: nuove capacità di ragionamento e multimodalità

I modelli Granite più recenti offrono nuove funzionalità di ragionamento, un modello supportato dalla visione e una maggiore efficienza, fornendo risultati competitivi a un costo inferiore

Podcast | DeepSeek facts vs hype, model distillation, and open source competition

Nell’episodio 40 di Mixture of Experts, il panel affronta i falsi miti su DeepSeek R1, spiega la distillazione dei modelli e analizza il landscape di concorrenti open source.

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Articolo | L'AI di DeepSeek mostra la potenza dei modelli più piccoli

DeepSeek-R1 è un assistente digitale che, secondo l’azienda, funziona bene quanto o1 di OpenAI in alcuni benchmark di AI per compiti di codifica e programmazione, è stato addestrato con un numero molto inferiore di chip e ha un costo inferiore di circa il 96%.

Prossimi passi

Prova Granite

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Leggi la dichiarazione di IBM sulla protezione degli IP

IBM si impegna a creare, distribuire e utilizzare modelli AI che stimolano l'innovazione in tutta l'azienda in modo responsabile. La piattaforma dati e AI IBM watsonx dispone di un processo end-to-end per la creazione e il test dell'AI generativa e dei foundation model. Per i modelli sviluppati da IBM, cerchiamo ed eliminiamo duplicati e utilizziamo liste di blocco degli URL, filtri per contenuti discutibili e qualità dei documenti, tecniche di suddivisione delle frasi e di tokenizzazione, il tutto prima di un modello di formazione.

Durante il processo di addestramento dei dati, lavoriamo per evitare disallineamenti nei risultati dei modelli e utilizziamo la messa a punto supervisionata per migliorare il seguito delle istruzioni in modo che il modello possa essere utilizzato per completare le attività aziendali attraverso l'ingegneria dei prompt. Continuiamo a sviluppare modelli Granite in diverse direzioni, tra cui altre modalità, contenuti specifici di settore e più annotazioni di dati per la formazione, implementando al contempo misure di protezione dei dati periodica e in corso per i modelli sviluppati da IBM.

Data la rapida evoluzione della tecnologia AI generativa, dobbiamo continuare a sviluppare e migliorare i nostri processi end-to-end. A testimonianza del rigore con cui sviluppa e testa i suoi foundation model, IBM offre da contratto un indennizzo standard per la proprietà intellettuale per tutti i modelli da essa sviluppati, così come per i suoi prodotti hardware e software.

Inoltre, in linea con l'approccio IBM e contrariamente ad altri fornitori di modelli linguistici di grandi dimensioni, IBM non richiede ai suoi clienti un indennizzo per l'utilizzo dei modelli sviluppati da IBM da un cliente. Inoltre, in linea con l'approccio IBM al proprio obbligo di indennizzo, IBM non limita la propria responsabilità di indennizzo per i modelli sviluppati da IBM.

I modelli watsonx che beneficiano di questo indennizzo includono al momento:

(1) Famiglia Slate di modelli solo encoder.

(2) Famiglia Granite di un modello solo decoder.

Scopri di più sulle licenze per i modelli Granite

Note a piè di pagina

* Come modelli di intelligenza artificiale più piccoli e personalizzati per il settore possono offrire maggiori benefici
https://www.ft.com/partnercontent/ibm/how-smaller-industry-tailored-ai-models-can-offer-greater-benefits.html

¹Prestazioni dei modelli Granite condotti da IBM Research rispetto ai principali modelli aperti nei benchmark accademici e aziendali - https://ibm.com/new/ibm-granite-3-0-open-state-of-the-art-enterprise-models