نماذج ذكاء اصطناعي مفتوحة وفعَّالة وموثوق بها مصممة للأعمال.
IBM Granite 4.0: الجيل القادم من نماذج Granite
تقليل التكاليف وتسريع عبء العمل باستخدام نماذج فعَّالة مصممة لاعتماد الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع والمناسب للمؤسسات.
تعرّف على Granite
بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقها بسرعة باستخدام نماذج مفتوحة المصدر قابلة للتخصيص، مصممة لأعباء العمل المؤسسية، مع كفاءة في التكلفة ونشر مرن.
حلول مفتوحة
بموجب ترخيص Apache 2.0، توفر Granite مستوى عاليًا من الشفافية، مع تمكين التخصيص الكامل ومرونة النشر على أي بنية تحتية.
الأداء العالي
تم تصميم النماذج الصغيرة عالية الأداء لزيادة الكفاءة وقابلية التوسع لمهام المؤسسات الأساسية.
موثوق به
تخلّص من مخاطر "الصندوق الأسود" في الذكاء الاصطناعي من خلال الشفافية في بيانات التدريب والعمليات، إضافةً إلى قدرات كشف الأضرار والحواجز الوقائية المدمجة.
تقديم Granite 4.0
تعرَّف على النماذج
Granite 4.0 Nano
لمهام الذكاء الاصطناعي الخفيفة والمحلية وعلى الحافة، حيث تكون موارد الحوسبة والاتصال محدودة.
Granite 4.0 Micro & Tiny
للمهام عالية الحجم ومنخفضة التعقيد، حيث تكون السرعة والتكلفة والكفاءة هي الأولوية القصوى.
Granite 4.0 Small
لمهام سير عمل المؤسسات التي تحتاج أداءً أقوى دون تكلفة نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة.
بالأرقام
70 %+
نسبة الانخفاض في متطلبات الذاكرة
x2
سرعات استدلال أسرع
عائلة Granite للنماذج الصغيرة
نماذج لغوية أساسية تتمتع بالقدرة على الاستدلال، ومحسَّنة لمهام سير العمل القائمة على التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) والذكاء الاصطناعي الوكيل.
نماذج تولِّد تضمينات نصية عالية الجودة للبحث الدلالي، ولتوليد المعزز بالاسترجاع، واسترجاع المعلومات السياقية متعدد الأدوار.
نموذج رؤية ولغة فائق الصغر يحوِّل المستندات إلى صيغ منظمة قابلة للمعالجة آليًا مع الحفاظ على التخطيط والجداول والمعادلات.
نماذج رؤية ولغة فعَّالة لفهم المستندات والصور، تمكِّن من التعرُّف الضوئي على الحروف (OCR)، وتحليل الرسوم البيانية، واستخراج محتوى المؤسسات.
نماذج كلام ولغة خفيفة الوزن للنسخ والترجمة عبر 7 لغات، مع دقة وكفاءة عالية.
نماذج خفيفة الوزن مسبقة التدريب للتنبؤ بالسلاسل الزمنية بسرعة ودقة، محسَّنة للنشر الفعَّال عبر بيئات الأجهزة المختلفة.
نماذج الحماية للكشف عن التزييف، والتحيز، والمحتوى الضار، ومحاولات تجاوز القيود، لضمان نشر آمن للذكاء الاصطناعي المؤسسي عبر مهام سير العمل.
نماذج NASA-IBM لمراقبة الأرض، تتنبأ بالكتلة الحيوية والمناخ وحرارة الأرض والفيضانات باستخدام بيانات الأقمار الصناعية واسعة النطاق.
الأداء والكفاءة
تم تصميم نماذج Granite 4.0 لتحقيق الكفاءة، باستخدام ذاكرة أقل مع تقديم سرعات أعلى وأداء قوي. تُتيح هذه الموازنة للمؤسسات خفض التكاليف وتوسيع الحلول بسرعة أكبر عبر أعباء العمل الحرجة.
تم تصميم نماذج Granite 4.0 لتحقيق أداء أكبر مع استهلاك أقل. فهي تستخدم ذاكرة أقل بكثير -أكثر من 70% أقل مقارنةً بالنماذج المماثلة- ما يُتيح للمؤسسات تشغيل ذكاء اصطناعي قوي على أجهزة أكثر توفيرًا. وهذا يعني تكاليف بنية تحتية أقل، وأداء أسرع، وإمكانية توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر عبر الأعمال.
توفِّر نماذج Granite 4.0 معدل معالجة مرتفعًا باستمرار مع زيادة حجم عبء العمل، قادرة على التعامل مع دفعات أكبر بسهولة بينما تتباطأ النماذج الأخرى. وهذا يضمن للمؤسسات الحفاظ على أداء موثوق به للتطبيقات التي تخدم العديد من المستخدمين أو المهام المعقدة في وقت واحد.
توفِّر نماذج Granite 4.0 دقة أعلى مع متطلبات ذاكرة أقل بكثير مقارنةً بالنماذج المنافسة، حتى في الأحجام الصغيرة. تؤدي هذه الكفاءة إلى خفض التكاليف، وزيادة إمكانية الوصول، والقدرة على نشر الذكاء الاصطناعي المؤسسي على نطاق أوسع وبمرونة أكبر.
تتفوق نماذج Granite 4.0 على النماذج المفتوحة المماثلة في الحجم والأكبر منها في مهام التوليد المعزز بالاسترجاع. من خلال تقديم دقة أعلى دون الحاجة إلى بنية تحتية إضافية، تساعد نماذج Granite المؤسسات على بناء تطبيقات موثوق بها ومعتمدة على المعرفة، مع الحفاظ على نشر فعَّال من حيث التكلفة والكفاءة.
تُظهر نماذج Granite 4.0 أداءً رائدًا في صناعة الذكاء الاصطناعي في مجال اتِّباع التعليمات بين النماذج المفتوحة، وهي قدرة أساسية لمهام سير العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي الوكيل. من خلال موازنة الدقة العالية مع الحجم الأصغر، توفِّر نماذج Granite للمؤسسات مخرجات عالية الجودة للمهام المعقدة مع تكاليف بنية تحتية أقل مقارنةً بالنماذج المفتوحة الأكبر حجمًا.
تم تصميم نماذج Granite 4.0 لتحقيق أداء أكبر مع استهلاك أقل. فهي تستخدم ذاكرة أقل بكثير -أكثر من 70% أقل مقارنةً بالنماذج المماثلة- ما يُتيح للمؤسسات تشغيل ذكاء اصطناعي قوي على أجهزة أكثر توفيرًا. وهذا يعني تكاليف بنية تحتية أقل، وأداء أسرع، وإمكانية توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر عبر الأعمال.
توفِّر نماذج Granite 4.0 معدل معالجة مرتفعًا باستمرار مع زيادة حجم عبء العمل، قادرة على التعامل مع دفعات أكبر بسهولة بينما تتباطأ النماذج الأخرى. وهذا يضمن للمؤسسات الحفاظ على أداء موثوق به للتطبيقات التي تخدم العديد من المستخدمين أو المهام المعقدة في وقت واحد.
توفِّر نماذج Granite 4.0 دقة أعلى مع متطلبات ذاكرة أقل بكثير مقارنةً بالنماذج المنافسة، حتى في الأحجام الصغيرة. تؤدي هذه الكفاءة إلى خفض التكاليف، وزيادة إمكانية الوصول، والقدرة على نشر الذكاء الاصطناعي المؤسسي على نطاق أوسع وبمرونة أكبر.
تتفوق نماذج Granite 4.0 على النماذج المفتوحة المماثلة في الحجم والأكبر منها في مهام التوليد المعزز بالاسترجاع. من خلال تقديم دقة أعلى دون الحاجة إلى بنية تحتية إضافية، تساعد نماذج Granite المؤسسات على بناء تطبيقات موثوق بها ومعتمدة على المعرفة، مع الحفاظ على نشر فعَّال من حيث التكلفة والكفاءة.
تُظهر نماذج Granite 4.0 أداءً رائدًا في صناعة الذكاء الاصطناعي في مجال اتِّباع التعليمات بين النماذج المفتوحة، وهي قدرة أساسية لمهام سير العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي الوكيل. من خلال موازنة الدقة العالية مع الحجم الأصغر، توفِّر نماذج Granite للمؤسسات مخرجات عالية الجودة للمهام المعقدة مع تكاليف بنية تحتية أقل مقارنةً بالنماذج المفتوحة الأكبر حجمًا.
تثق به الشركات في مختلف الصناعات
Crushbank
"في CrushBank، لمسنا بأنفسنا كيف تقدِّم نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة والفعَّالة من IBM قيمة حقيقية للذكاء الاصطناعي المؤسسي، حيث تحقق التوازن المثالي بين الأداء، والكفاءة من حيث التكلفة، وقابلية التوسع. يتجاوز Granite 3.2 ذلك بفضل قدراته الجديدة، ونحن متحمسون لاستكشافها في تطوير حلول جديدة قائمة على الوكلاء".
David Tan
مدير التكنولوجيا
CrushBank
نماذج Granite للمطورين
بناء ملخص مستندات باستخدام IBM Granite لمعالجة المستندات التي تتجاوز حدود نافذة السياق.
بناء مسار RAG باستخدام Granite للإجابة عن الاستفسارات عبر قاعدة معرفة خارجية.
بناء مسار التوليد المعزز بالاسترجاع متعدد الوسائط باستخدام Granite وDocling للاستعلام عن النصوص والجداول والصور.
اكتشِف كيف تمكِّن النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر الاستقلالية، وتقلل التكاليف، وتساعد المطورين على التقييم، والضبط، والنشر.
استخدام نماذج Granite للسلاسل الزمنية لإجراء التنبؤات دون تدريب مسبق أو باستخدام الضبط الدقيق.
استخدام التعرُّف التلقائي على الصوت (ASR) لإنشاء نص للبودكاست باستخدام Granite وwatsonx.ai.
إنشاء مساعد محلي مدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام IBM Granite Code وOllama وContinue.
اطَّلِع على الكتاب الشامل لنموذج Granite
الإنشاء باستخدام Granite
نماذج Granite تشكِّل الذكاء الاصطناعي وراء العديد من منتجات وخدمات IBM. اكتشِف الحلول الجاهزة للاستخدام لتوليد الكود، وتطوير التطبيقات، واختبار النماذج. جميعها مدعومة بواسطة IBM Granite.
المحللون ولوحات الصدارة
اطَّلِع على التقرير لتعرف كيف تمكِّن IBM علماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي من بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات التأثير ونشرها وإدارتها في مؤسساتهم.
اكتشِف سبب تصدُّر نماذج Granite Guardium ستة من أفضل 10 مراكز على لوحة قيادة GuardBench، وتميُّزها في التعرُّف على المطالبات والردود الضارة أو الخبيثة الناتجة عن النماذج اللغوية الكبيرة.
استعرض لوحة الصدارة التي تتصدر فيها IBM نماذج الكلام بفضل انخفاض معدل الخطأ في الكلمات.
اكتشِف سبب حصول Granite على أعلى تقييم في مؤشر الشفافية لنماذج الأساس من ستانفورد، الذي يقيِّم الانفتاح حول مصادر البيانات، وحجم المجموعات البيانية، وتصفية المحتوى الضار، وعوامل شفافية رئيسية أخرى.
ابقَ على اطلاع بأحدث أخبار الذكاء الاصطناعي
تقدِّم نماذج Granite الأحدث قدرات استدلال جديدة، ونموذجًا مدعومًا بالرؤية، وزيادة في الكفاءة - ما يحقق نتائج تنافسية بتكلفة أقل.
في الحلقة 40 من Mixture of Experts، يناقش الفريق المفاهيم الخطأ حول DeepSeek R1، ويشرح تقنيات تنقية النماذج، ويحلل مشهد المنافسة في مجال المصادر المفتوحة.
احصل على مجموعة مختارة من موضوعات الذكاء الاصطناعي، والتوجهات، والأبحاث، والتي سيتم إرسالها مباشرةً إلى بريدك الإلكتروني.
يُعَد DeepSeek-R1 مساعدًا رقميًا يتميز بكفاءة OpenAI’s o1 نفسها في بعض معايير الذكاء الاصطناعي للمهام المتعلقة بالرياضيات والترميز، وتم تدريبه باستخدام عدد أقل بكثير من الرقاقات، وتكلفة استخدامه أقل بنحو 96% تقريبًا، وفقًا للشركة.
تؤمن شركة IBM بأهمية إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تطوير الابتكار في كل قطاعات المؤسسة بشكل مسؤول ونشرها واستخدامها. توفر منصة الذكاء الاصطناعي والبيانات IBM watsonx عملية متكاملة من البداية إلى النهاية لبناء نماذج الأساس والذكاء الاصطناعي التوليدي واختبارها. وبالنسبة إلى النماذج التي طورتها IBM، فإننا بحث عن الازدواجية ونزيلها، ونستخدم قوائم حظر عناوين URL، وعوامل تصفية للمحتوى غير المرغوب فيه وأخرى لجودة المستندات، ونستخدم تقنيات تقسيم الجمل وترميزها، ويتم كل ذلك قبل تدريب النماذج.
وفي أثناء عملية التدريب على البيانات، نعمل على منع حدوث اختلالات تؤثر في اتساق مخرجات النماذج، كما أننا نستخدم الضبط الدقيق الخاضع للإشراف لتمكين اتباع التعليمات بشكل أفضل بحيث يمكن استخدام النموذج لإكمال مهام المؤسسة عبر هندسة التلقين. ونواصل تطوير نماذج Granite في عدة اتجاهات، مثل تطوير أنماط أخرى ومحتوى خاص بالصناعة وإضافة المزيد من التعليقات التوضيحية للبيانات المستخدمة في التدريب، مع الاستمرار في نشر ضمانات منتظمة بشأن حماية بيانات النماذج التي طورتها IBM.
نظرًا لتغير مشهد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، فمن المتوقع أن تتطور وتتحسن عملياتنا الشاملة باستمرار. وكدليل على الدقة التي تلتزم بها IBM في تطوير واختبار نماذجها الأساسية، توفر الشركة تعويض الملكية الفكرية التعاقدي القياسي للنماذج التي طورتها IBM، على غرار التعويضات التي توفرها لأجهزة IBM وبرامجها.
وعلاوة على ذلك، وخلافاً لبعض مزودي النماذج اللغوية الكبيرة الآخرين وتماشياً مع النهج القياسي لشركة IBM بشأن التعويض، لا تطلب IBM من عملائها تعويض شركة IBM عن استخدام العميل للنماذج التي طورتها IBM. وبما يتوافق مع نهج IBM تجاه التزامها بالتعويض، لا تحدد IBM حدًا أقصى لمسؤوليتها عن التعويض عن النماذج التي طورتها IBM.
تتضمن نماذج watsonx الحالية التي تخضع الآن لهذه الحماية ما يلي:
(1) مجموعة Slate من نماذج التشفير فقط.
(2) مجموعة Granite من طراز وحدة فك التشفير فقط.
* كيف يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الأصغر حجمًا والمصممة خصوصًا للصناعة أن تقدِّم فوائد أكبر
https://www.ft.com/partnercontent/ibm/how-smaller-industry-tailored-ai-models-can-offer-greater-benefits.html.
1أداء نماذج Granite التي طورتها IBM Research مقارنة بالنماذج المفتوحة الرائدة عبر المعايير الأكاديمية والتجارية - https://ibm.com/new/ibm-granite-3-0-open-state-of-the-art-enterprise-models