3.0」のリリースを発表した。企業データで小規模なGraniteモデルをチューニングすることで、大規模なモデルに匹敵するタスク固有の性能を低コストで実現できることをうたう。一般用モデル、ガードレール用モデル、混合モデルの3種類で構成する。2.0ライセンスの下、オープンソースソフトウェア(OSS)として公開する。IBMの「Granite(グラナイト)」(画面1)は、同社が開発した大規模言語モデル(LLM)/基盤モデルである。LLMとしての特徴は、軽量さに加え、企業での事業・業務用途に特化したデータを学習ソースにしていることである(関連記事:IBM、大規模言語モデル「Granite」日本語版を提供、英語版より軽量な80億パラメータ)。3.0」をリリースした。用途ごとに以下の3種類のモデルで構成する。2.0ライセンスの下、オープンソースソフトウェア(OSS)として公開する。8Bおよび2B言語モデルは、企業向けの主力モデルと位置づけている。Generation:検索拡張生成)、分類、要約、エンティティ抽出、ツール使用などのタスクに向く。企業データで小規模なGraniteモデルをチューニングすることで、大規模なモデルに匹敵するタスク固有の性能を低コストで実現できることをうたう。IBMが事前に行ったPoCで、大規模モデルと比べて3~23倍コストが低いことを確認したという。同社は、LLMの多くは企業データの大部分を利用できていないと指摘。対してGraniteでは、IBMとレッドハットが2024年5月に発表したアライメント技術「InstructLab」を用いて、小規模なGraniteモデルを企業データと組み合わせることで、大規模モデルに匹敵するタスク固有のパフォーマンスを低コストで達成できるとアピールしている(関連記事:IBMが生成AIへの取り組みを加速、AIモデル/ツールをオープンソースで公開、自社製品に実装)。3.0は、日本語を含む12種類の自然言語と116種類のプログラミング言語から収集した12兆トークン超のデータを用いて、データ品質、データ選択、学習パラメータの最適化のために設計した2段階学習法を用いている。8Bと2B言語モデルにおいて、2024年末までに128Kのコンテキスト長とマルチモーダル文書を理解する機能を実装する予定である。ジェイルブレイキングなどの有害性に加え、根拠、文脈の関連性、回答の関連性といったRAG特有のチェック機能を備えている。目指すべきID起点のゼロトラストとは?未知の脅威をほぼ100%検出/排除。最新「ソフトウェアサプライチェーン攻撃」の手口とその防ぎ方とは?ワークプレイスでの生成AI活用の“現実解”あるべきクライアント環境、求められる要件とは生成AIがビジネスコンテキストを理解し、プロセス改善を提案。10の寿命は残り1年半。人材不足解消の鍵はノーコード活用、データ連携とAI/IoTで真のハイパーオートメーションの実現をDX支援のための先進技術は自社を“実験場”に─データ仮想化や生成AIの意義と効果とは?ハイブリッドワークで浮上した会議の不平等性。Leadersの会員限定公開記事を読むことができます。Libraryもご利用いただけます。目指すべきID起点のゼロトラストとは?未知の脅威をほぼ100%検出/排除。最新「ソフトウェアサプライチェーン攻撃」の手口とその防ぎ方とは?ワークプレイスでの生成AI活用の“現実解”あるべきクライアント環境、求められる要件とは生成AIがビジネスコンテキストを理解し、プロセス改善を提案。10の寿命は残り1年半。人材不足解消の鍵はノーコード活用、データ連携とAI/IoTで真のハイパーオートメーションの実現をDX支援のための先進技術は自社を“実験場”に─データ仮想化や生成AIの意義と効果とは?ハイブリッドワークで浮上した会議の不平等性。脱却し、プロセス変革を遂げるために何をなすべきか。最新動向を中心にプロセスマイニングの実践のさまをお届けする。ご所属のお客様でも、ご所属企業(または団体)におけるIT化を推進されるお立場の方にもお読みいただけます。3.0」のリリースを発表した。企業データで小規模なGraniteモデルをチューニングすることで、大規模なモデルに匹敵するタスク固有の性能を低コストで実現できることをうたう。一般用モデル、ガードレール用モデル、混合モデルの3種類で構成する。2.0ライセンスの下、オープンソースソフトウェア(OSS)として公開する。