ビジネス向けに構築された、オープンで高性能、信頼できるAIモデル。
IBM Granite 4.0：次世代のGraniteモデル
スケーラブルでエンタープライズ対応のAI導入のために設計された効率的なモデルにより、コストを削減し、ワークロードを高速化します。
Graniteの紹介
エンタープライズ・ワークロード、コスト効率、柔軟なデプロイメント向けに最適化されたカスタマイズ可能なオープンソース・モデルにより、AIの構築と拡張を迅速化します。
オープン
Apache 2.0でオープンソース・ライセンスされているGraniteは、透明性を確保しながら、あらゆるインフラストラクチャーで最大限のカスタマイズ性と導入の柔軟性を実現します。
高性能
この小規模な高性能モデルは、重要な企業業務の効率と拡張性を最大化するように設計されています。
Granite 4.0のご紹介
モデルの紹介
Granite 4.0 Nano
コンピューティングと接続が制限されている、軽量、ローカル、エッジのAIタスク
Granite 4.0 Micro & Tiny
速度、コスト、効率が最優先される、大量かつ複雑性の低いタスク
数字で見る
70%以上
メモリー要件の削減
2倍
推論速度の向上
Graniteの小規模モデル・ファミリー
推論機能を備えたコア言語モデルで、RAGおよびエージェント型ワークフロー向けに最適化されています。
セマンティック検索、RAG、コンテキスト対応マルチターン情報検索のための高品質なテキスト埋め込みを生成するモデル。
超コンパクトなビジョン言語モデルは、レイアウト、表、数式を維持しながら、文書を構造化された機械で読み取り可能なフォーマットに変換します。
効率的な視覚言語モデルにより、文書と画像の理解、OCR、グラフ分析、エンタープライズ・コンテンツの抽出が可能になります。
7種類の言語にわたる文字起こしと翻訳を実現する軽量の音声言語モデルで、高い精度と効率性を実現します。
軽量の事前トレーニング済みモデルは、デプロイメントをハードウェア環境全体で効率的に行うように最適化されており、高速で正確なforecastingを行うことができます。
ガードレール・モデルによるハルシネーション、バイアス、有害なコンテンツ、ジェイルブレイクの検出により、ワークフロー全体での安全なエンタープライズAIデプロイメントを保証します。
NASA-IBMは地球観測用モデルを活用し、大規模なSatellite®データからバイオマス、気候、地温、洪水を予測しています。
パフォーマンスと効率
Granite 4.0は、効率性を重視して設計されており、メモリ使用量を減らしながら、より高速かつ高性能を実現します。このバランスにより、企業はコストを削減し、クリティカルなワークロード全体でソリューションをより迅速に拡張できます。
Granite 4.0モデルは、より少ないリソースでより多くのことができるように設計されています。メモリ使用量が大幅に少なく、類似モデルよりも70%以上少ないため、組織はより手頃な価格のハードウェアで強力なAIを実行できます。つまり、インフラストラクチャーのコストを削減し、性能を高速化し、AIをビジネス全体に簡単に拡張できるようになります。
Granite 4.0は、ワークロードが拡張するにつれて一貫して高スループットを提供し、他のモデルでは処理速度が低下する一方で、より大きなバッチ・サイズも容易に処理できます。これにより、企業は多数のユーザーや複雑なタスクに一度にサービスを提供する必要があるアプリケーションでも、信頼性の高い性能を維持できます。
Granite 4.0は、小型でも、競合モデルよりもはるかに低いメモリー要件で、より強力な精度を実現します。この効率性は、コスト削減、アクセシビリティーの向上、エンタープライズAIをより広範かつ柔軟にデプロイできるようになります。
Granite 4.0は、RAGタスクにおいて、同等のサイズのオープン・モデルやより大型のオープン・モデルを上回るパフォーマンスを提供します。Graniteは、追加のインフラストラクチャーを必要とせずにより高い精度を実現することで、企業がデプロイメントの効率とコスト効率を維持しながら、より信頼性の高いナレッジベースのアプリケーションを構築できるよう支援します。
Granite 4.0は、オープン・モデル間で業種・業務をリードする指示に従う性能を実証しています。これは、ワークフローに不可欠な機能です。Graniteは、高い精度と小さなサイズのバランスをとることで、大規模なオープン・モデルよりも低いインフラストラクチャー・コストで、企業に複雑なタスクのための高品質なアウトプットを提供します。
Granite 4.0モデルは、より少ないリソースでより多くのことができるように設計されています。メモリ使用量が大幅に少なく、類似モデルよりも70%以上少ないため、組織はより手頃な価格のハードウェアで強力なAIを実行できます。つまり、インフラストラクチャーのコストを削減し、性能を高速化し、AIをビジネス全体に簡単に拡張できるようになります。
Granite 4.0は、ワークロードが拡張するにつれて一貫して高スループットを提供し、他のモデルでは処理速度が低下する一方で、より大きなバッチ・サイズも容易に処理できます。これにより、企業は多数のユーザーや複雑なタスクに一度にサービスを提供する必要があるアプリケーションでも、信頼性の高い性能を維持できます。
Granite 4.0は、小型でも、競合モデルよりもはるかに低いメモリー要件で、より強力な精度を実現します。この効率性は、コスト削減、アクセシビリティーの向上、エンタープライズAIをより広範かつ柔軟にデプロイできるようになります。
Granite 4.0は、RAGタスクにおいて、同等のサイズのオープン・モデルやより大型のオープン・モデルを上回るパフォーマンスを提供します。Graniteは、追加のインフラストラクチャーを必要とせずにより高い精度を実現することで、企業がデプロイメントの効率とコスト効率を維持しながら、より信頼性の高いナレッジベースのアプリケーションを構築できるよう支援します。
Granite 4.0は、オープン・モデル間で業種・業務をリードする指示に従う性能を実証しています。これは、ワークフローに不可欠な機能です。Graniteは、高い精度と小さなサイズのバランスをとることで、大規模なオープン・モデルよりも低いインフラストラクチャー・コストで、企業に複雑なタスクのための高品質なアウトプットを提供します。
あらゆる業界の企業から信頼を獲得
日本語性能の向上
第三世代からマルチリンガルのモデルとなったGraniteは、バージョンを上げるごとに日本語性能を大幅に向上させてきました。Granite3.1の日本語性能は同じ8Bクラスのllama-3.1-8bを大きく上回り、さらに推論機能を導入した最新リリースのGranite3.2では、Granite3.1に追加の強化学習ステップを導入したことにより、日本語の性能を含めたその他の分野でもさらなる性能向上を実現しました。モデル全体としてだけでなく、thinking（推論）機能を使用したタスクにおける日本語性能についても、llama-3.1-8bを凌駕していたGranite3.1からさらなる向上を見せています。
開発者向けGranite
IBM Graniteでドキュメントのサマリー機能を構築し、コンテキスト・ウィンドウの制限を超えて文書を処理します。
GraniteでRAGパイプラインを構築し、外部のナレッジベースを使用してクエリに応答します。
GraniteとDoctlingを使用してマルチモーダルなRAGパイプラインを構築し、テキスト、テーブル、画像をクエリーします。
オープンソースLLMがどのように自律性を実現し、コストを削減し、開発者の評価、チューニング、デプロイメントを支援するかをご覧ください。
Granite時系列モデルを使用して、ゼロショットおよび微調整された時系列予測を実行します。
Graniteとwatsonx.aiを使用した自動音声認識（ASR）により、ポッドキャストの書き起こしを生成できます。
IBM Granite Code、Ollama、次に進むを使用して、ローカルAIコパイロットを構築できます。
graniteのクックブック全体を見る
Graniteで構築
Graniteモデルは、多くのIBM製品やサービスの背後にあるAIを推進しています。コード生成、アプリケーション開発、モデル・テストのためのすぐに使えるソリューションをご覧ください。すべてIBM Graniteを利用しています。
アナリストとリーダーボード
このレポートを読む：データサイエンティストや機械学習エンジニアが企業全体で影響力のあるAIアプリケーションを構築、デプロイ、管理できるようにIBMがサポートする方法をご覧ください。
Granite Guardiumモデルが、有害または悪意のあるプロンプトやLLMが生成した応答の特定に優れており、GuardBench Leaderboardの上位10位のうち6位にランクされている理由をご覧ください。
単語誤り率が低いことからIBMがトップ・スピーチ・モデルとしてランク付けされているランキングはこちら。
データソースのオープン性、データ・セットのサイズ、有害なコンテンツのフィルタリング、その他の主要な透明性要因を評価するスタンフォード財団基盤モデル透明性インデックスで、Graniteが最高評価を獲得した理由はこちら。
AIに関する最新情報を入手
最新のGraniteモデルは、新たな推論機能、ビジョン・サポート・モデル、ワンランク上の効率性により、低コストで競争上の優位性を獲得できます
専門家の混合 - エピソード40では、パネルはDeepSeek R1の誤解を取り上げ、モデルの蒸留について説明し、オープンソースの競争状況のランドスケープを分析しています。
厳選されたAIトピック、トレンド、調査内容をメールで直接お届けします。
DeepSeek-R1は、数学やコーディングのタスクにおける特定のAIベンチマークにおいてOpenAIのo1と同様の性能を発揮するバーチャル・アシスタントで、トレーニングに使用されるチップの数がはるかに少なく、使用コストが約96％安価であると、DeepSeek社は説明しています。
IBMは、企業全体のイノベーションを推進するAIモデルの作成、導入、活用を、責任を持って行うことを重要視しています。IBMのAIとデータのプラットフォームwatsonxは、基盤モデルと生成AIの構築とテストのための、エンドツーエンドのプロセスを備えています。IBMが開発したモデルでは、重複を検索して削除し、URL不許可リスト、好ましくないコンテンツと文書の品質に関するフィルター、文章の分割、トークン化技術を採用し、すべてモデルが学習する前に実施します。
データの学習プロセスでは、モデル出力の不整合を防止し、教師ありの微調整を使用して、より適切な指示への追従を可能にし、モデルを使用してプロンプト・エンジニアリングによって企業タスクを完了できるようにします。IBMは、他のモダリティー、業界固有のコンテンツ、学習用の追加データの注釈など、さまざまな方向でGraniteモデルの開発を継続するとともに、IBMが開発したモデルに対して定期的かつ継続的なデータ保護措置を導入しています。
急速に変化する生成AIテクノロジーの状況を考慮すると、IBMのエンドツーエンドのプロセスは継続的に進化し、改善されることが期待されます。IBMは、基盤モデルの開発とテストに厳格に取り組んでいることの証として、IBMのハードウェア製品とソフトウェア製品に提供しているものと同様に、IBMが開発したモデルに対して標準の契約上の知的財産補償を提供しています。
さらに、他の一部の大規模言語モデルのプロバイダーとは異なり、補償に関するIBMの標準的なアプローチに一貫して、IBMは、IBMが開発したモデルを顧客が使用する場合、顧客にIBMを補償することを要求しません。また、IBMの補償義務に対するアプローチと一致して、IBMは、IBMが開発したモデルに対する補償責任に上限を設けません。
現在これらの規定下にあるwatsonxモデルは次のとおりです。
（1）エンコーダー専用モデルのSlateファミリー
（2）デコーダー専用モデルのGraniteファミリー
* 業種・業務に合わせてカスタマイズされた小規模なAIモデルがより大きなメリットをもたらす仕組み
https：//www.ft.com/partnercontent/ibm/how-smaller-industry-tailored-ai-models-can-offer-greater-benefits.html
1Performance of Granite models conducted by IBM Research against leading open models across both academic and enterprise benchmarks - https://ibm.com/new/ibm-granite-3-0-open-state-of-the-art-enterprise-models