IBM推出新一代企業AI模型Granite 3.0 開啟「小模型 ‧ 高性能」時代

新的Granite 3.0 8B與2B 語言模型 具備高性能、透明度與安全性
搭配企業數據 在特定任務場景 展現優異性價比

圖說：IBM發表自家旗艦級AI模型系列第三代 Granite 3.0 （花崗岩3.0），開啟企業級AI「小模型 ‧ 高性能 ‧ 低成本」的新時代。IBM 表示，在特定企業任務啟用小型 Granite模型，搭配企業自有數據，加上使用 IBM 與 RedHat 在今（2024）年五月推出的革命性對齊技術InstructLab，企業可獲得的效能與使用其他大型模型相同，但成本大幅降低約3倍至23倍。

【2024年10月22日，台北訊】 IBM 在美國時間10月21日舉行的TechXchange 年度技術大會上，發表了自家旗艦級模型系列第三代 Granite 3.0；它經由寬鬆的Apache 2.0許可發布，在眾多學術與行業評比測試中，均超越或與類似規模的競者模型並駕齊驅，展現了優異的性能、建模彈性、透明度與安全性。

此次發布的IBM Granite 3.0系列模型包括：

• 通用/語言模型：Granite 3.0 8B Instruct, Granite 3.0 2B Instruct, Granite 3.0 8B Base, Granite 3.0 2B Base
• 護欄與安全模型：Granite Guardian 3.0 8B, Granite Guardian 3.0 2B
• 專家混合模型：Granite 3.0 3B-A800M Instruct, Granite 3.0 1B-A400M Instruct, Granite 3.0 3B-A800M Base, Granite 3.0 1B-A400M Base
  

IBM Granite 3.0系列模型的主要特點：

• 適合性：許多大語言模型（LLM）是基於可用的公開數據訓練而成；絕大多數的企業內部數據未被使用。Granite 3.0 8B與2B被設計為企業級AI的主力模型，可為檢索增強生成（RAG）、分類、摘要、實體提取、工具使用等企業任務，提供強大的性能。這些小巧、多功能模型可以根據企業數據進行微調，與業務場景或工作流程無縫整合。
  

• 性能：在Hugging Face的OpenLLM排行榜評比測試中，Granite 3.0 8B Instruct模型的整體性能，平均領先Meta與Mistral類似大小的開源模型的最佳性能。在 IBM 的AttaQ 安全評比測試中，上述模型在所有受測的安全維度裡，表現均優於Meta與Mistral的模型。
  
  在這次發布裡，還有專家混合架構（Mixture of Experts, MOE）Granite 3.0 1B-A400M與Granite 3.0 3B-A800M，這些較小型、輕量級的模型可建置在傳統CPU伺服器，用於低延遲應用程式，兼顧性能與推理成本的完美平衡。
  
  IBM還發布了預訓練 Granite 時間序列模型的更新版本。這些新模型基於多三倍的數據量訓練，具備更高的建模彈性、支持外部變量與滾動預測。在三個主要時間序列模型評比中，Granite 的性能超越了Google、阿里等規模大十倍的模型。
  

• 成本：在特定任務上啟用小型 Granite模型，搭配企業自有數據，加上使用 IBM 與 RedHat 在今（2024）年五月推出的革命性對齊技術InstructLab，企業獲得的效能與使用其他大型模型相同，但成本大幅降低。（根據數個早期概念驗證案例進行的成本分析結果顯示，成本減少約3至23倍）
  

• 透明度：Granite 3.0技術報告與負責任使用指南，均詳細描述了訓練這些模型的數據集、所採用的數據過濾、清洗與處理步驟；並詳列它們在主要學術與行業評比測試裡的性能結果。
  

• 法律保障：IBM 為watsonx.ai 平台上的所有Granite 模型提供智慧財產權賠償保證，強化企業客戶採用此模型的信心。
  

• 安全性：IBM 推出新的 Granite Guardian 模型系列，應用開發人員可以透過檢查使用者提示與LLM回應來建置「安全護欄」，提前發現各種風險。Granite Guardian 3.0 8B與2B模型，提供了目前市面上最完整的風險與危險檢測功能；也可與任何其他開放或專用的AI模型共同使用，強化AI安全保護機制。
  

• 負責任：除了偏見、仇恨、髒話、褻瀆、暴力、嘗試破解限制等AI危害指標，Granite Guardian模型還提供了獨有的RAG特定檢查，例如是否基於事實、與上下文的相關性、與答案的相關性等。在針對安全性與RAG標準的19項廣泛測評中，Granite Guardian 3.0 8B模型對於危害檢測的整體準確性，平均優於Meta既有三個版本的Llama Guard 模型；它接受幻覺檢測的整體表現，也與專門用於幻覺檢測的模型WeCheck和MiniCheck相當。
  

• 包容性：Granite 3.0 模型使用超過12萬億個標記的數據量訓練而得；數據來自12種不同的自然語言，與116種不同的程式語言，採用了新式的兩階段訓練方法，引用了數千個優化數據品質、數據選擇、與訓練參數的實驗結果。預計到今（2024）年底前，Granite 3.0 8B與2B模型將支持擴展到128K上下文窗口和多模型文件理解能力。
  

• 開放性：全Granite 3.0模型組與更新版的時間序列模型，均可在HuggingFace上根據寬鬆的Apache 2.0許可證下載。新的 Granite 3.0 8B 和 2B 語言模型的指令變項、以及 Granite Guardian 3.0 8B 和 2B 模型，已在 IBM watsonx 平台商用。部分 Granite 3.0 模型也將作為 NVIDIA NIM 微服務提供，並通過 Google Cloud 的 Vertex AI Model Garden與 HuggingFace 的整合提供。
  
  為了向開發人員提供多種選擇和易用性，並支持本地和邊緣應用，精選的 Granite 3.0 模型也可在 Ollama 和 Replicate 上取得。新一代 Granite 模型擴充了 IBM 強大的開源 LLM 目錄：IBM 與 AWS、Docker、Domo、Qualcomm Technologies Inc.（通過其 Qualcomm® AI Hub）、Salesforce、SAP 等合作夥伴合作，將多種 Granite 模型整合在它們的產品裡或平台上。
  

IBM 同時宣佈將 Granite 3.0 設定為 IBM Consulting Advantage AI賦能服務平台上的預設AI模型。全球16萬位 IBM 諮詢顧問可以在各種客戶應用場景裡，如客戶服務或IT現代化，輕鬆方便地應用Granite 模型，更敏捷、高效、經濟地為客戶提供商業價值。


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