IBMは、エンタープライズレベルのAI分野をリードすることを目的とした、新世代のオープンソース大規模言語モデルGranite3.1の立ち上げを発表した。 Granite3.1 には、128K までのコンテキスト長の拡張、効率的な埋め込みモデル、組み込みの幻覚検出機能、全体的なパフォーマンスの大幅な向上など、多くのハイライトがあります。 IBM によると、同社の Granite8B Instruct モデルは、同規模のオープンソース モデルの中で最高のパフォーマンスを発揮し、Meta の Llama3.1、Qwen2.5、Google の Gemma2 などの競合製品を上回っています。この新モデルのリリースは、10月のGranite 3.0の発売に続き、IBMの生成AI分野への迅速な反復と継続的な投資を反映しており、関連事業収益は20億米ドルに達している。
IBM は、新世代のオープンソース大規模言語モデル Granite3.1 を正式にリリースし、エンタープライズレベルの AI 分野で主導的な地位を占めるよう努めています。このシリーズのモデルは、128K の拡張コンテキスト長、埋め込みモデル、組み込みの幻覚検出機能、および大幅なパフォーマンスの向上を特徴としています。
IBM は、Granite8B Instruct モデルは、Meta の Llama3.1、Qwen2.5、Google の Gemma2 など、同じ規模のオープンソースの競合製品の中で最高のパフォーマンスを発揮すると主張しています。
Granite3.1 モデルのリリースは、IBM が Granite3.0 を 10 月に急速にリリースしたことを背景にしています。 IBMは、AI生成に関連する事業収益が20億ドルに達したことを明らかにした。新しいバージョンの中心的なアイデアは、より多くの機能をより小さなモデルに統合し、ビジネス ユーザーがより簡単かつコスト効率よく実行できるようにすることです。
IBM Researchの副社長であるDavid Cox氏は、GraniteモデルはIBMの社内製品、コンサルティングサービス、顧客サービスで広く使われており、オープンソース形式でも公開されているため、あらゆる面で高いレベルに達する必要があると述べた。モデルのパフォーマンス評価は速度だけでなく効率にも依存するため、ユーザーは結果を得る際の時間を節約できます。
コンテキストの長さの点では、Granite3.1 の改善は特に顕著で、最初のバージョンの 4K から 128K まで拡張されており、これはエンタープライズ AI ユーザーにとって、特に検索強化世代 (RAG) とインテリジェント エージェント AI の点で特に重要です。コンテキストの長さが延長されたことで、モデルはより長いドキュメント、ログ、会話を処理できるようになり、複雑なクエリをよりよく理解して応答できるようになります。
IBM は、データをベクトルに変換するプロセスを高速化する一連の埋め込みモデルも開始しました。このうち、Granite-Embedding-30M-Englishモデルのクエリ時間は0.16秒で、競合製品よりも高速です。 Granite3.1 のパフォーマンス向上を達成するために、IBM は多段階のトレーニング プロセスと高品質のトレーニング データの使用を革新しました。
幻覚検出に関しては、Granite3.1 モデルは幻覚保護をモデルに統合しており、自己検出して誤出力を低減できます。この組み込みの検出により、全体の効率が最適化され、推論呼び出しの数が削減されます。
現在、Granite3.1 モデルは企業ユーザーに無料で公開されており、IBM の Watsonx エンタープライズ AI サービスを通じて提供されています。今後、IBM は急速な更新ペースを維持する予定で、Granite 3.2 は 2025 年初頭にマルチモーダル機能を開始する予定です。
公式ブログ: https://www.ibm.com/new/payments/ibm-granite-3-1-powerful-performance-long-context-and-more
ハイライト:
IBM は、オープンソースの大規模言語モデル市場で主導的な地位を占めることを目指して、Granite3.1 モデルを発表しました。
新しいモデルは 128K のコンテキスト長をサポートし、処理能力と効率が大幅に向上します。
イリュージョン検出機能がモデルに統合されており、全体的なパフォーマンスと精度が最適化されます。
全体として、Granite3.1 のリリースは、オープンソースの大規模言語モデルの分野における IBM の新たな大きな進歩を示しており、その強力なパフォーマンスと豊富な機能により、企業ユーザーにさらに便利で効率的な AI エクスペリエンスがもたらされます。 今後の反復に期待する価値があります。