Scegli il modello giusto, da meno di un miliardo a 34 miliardi di parametri, open source su Apache 2.0.
Non sacrificare le prestazioni per ridurre i costi. Granite supera i modelli comparabili1 in una serie di attività aziendali.
Sviluppa un'AI responsabile con un set completo di funzionalità di rilevamento dei rischi e dei danni, trasparenza e protezione della proprietà intellettuale.
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.
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.
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.
Leggeri e pre-addestrati per il forecasting delle serie temporali, ottimizzati per essere eseguiti in modo efficiente su diverse configurazioni hardware.
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.
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.
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.
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
Granite-3.2-8B-Instruct
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ArenaHard
55.23
17.17 |
10.36
Alpaca-Eval-2
61.16
21.85
15.35
IFEval
73.57
66.50
59.10
MMLU |
66.93
45.80
50.72
PopQA |
28.08
13.25
9.94
TruthfulQA |
66.37
47.43
47.14
BigBenchHard
65.60
65.71
65.04
DROP
50.73
44.46
42.76
GSM8K
83.09
72.18
78.47
HumanEval
89.47
67.54
79.89
HumanEval+
86.88
62.91
78.43
AttaQ
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.
"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
Usa IBM Docling e Granite 3.1 open source per eseguire la risposta visiva alle domande dei documenti per vari tipi di file
Scopri come costruire un agente AI in grado di rispondere alle domande
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.
Esegui la quantizzazione di un modello pre-addestrato con diverse modalità per mostrare le dimensioni dei modelli e confrontarne le prestazioni in un'attività
Prevedi il futuro in base all'apprendimento con il modello TinyTimeMixer (TTM) Granite
Converti il testo in una rappresentazione strutturata e genera una SQL Query semanticamente corretta
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
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
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
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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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%.
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.
* 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