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2024年2月28日(水)IT Leaders編集部

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　IBMの「Granite（グラナイト）」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。2023年9月に英語版（granite-13b-instructおよびgranite-13b-chat）をリリースしている。

　AI/データプラットフォーム「IBM watsonx」のAIモデル作成・運用ツール「watsonx.ai」で利用できる。英語版は130億パラメータと軽量で、シングルGPU（NVIDIA V100 32GB）でも動作することをアピールしている。

　LLMとしての特徴は、軽量さに加えて、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。財務、法務、コード、学術、インターネットの各領域から、IBMがビジネス用途向けにキュレーションを行ったビジネス関連のデータセットで学習し、それらを同社定義のガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）評価を経て提供しているという。その際、ビジネス上好ましくないコンテンツの除去、社内外のモデルとのベンチマーク評価を行っている。

　また、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）への対応、モデル学習に用いたデータソースを公開するなど、企業ユーザーが安心してAIを使えるようにしている。

図1：IBMの大規模言語モデル「Granite」に追加した日本語版（granite-8b-japanese）の概要（出典：日本IBM）
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　IBMは、2024年2月29日（米国現地時間）に、Graniteの日本語版（granite-8b-japanese）をリリースする。英語版と同じ設計で、新たに日本語、英語、コードのデータセットを学習させている。パラメータ数は英語版の130億よりも軽量な80億で、英語版と同様にシングルGPUで動作する（関連記事：IBM、大規模言語モデル「Granite」日本語版を2024年第1四半期に提供、シングルGPUで動作）。

　また、日本語トークナイザー（注1）を構築・利用することで、英語版よりも長い日本語の文章・文脈に対応して、高速に推論できるようにしているという。（図2）。

注1：トークナイザー（Tokenizer）は、トークナイゼーションを実行するモデルのこと。トークナイゼーションは、自然言語処理における処理単位であるトークン（1つの意味をなす文字列）の単位で分割する処理のこと。

図2：日本語トークナイザーを構築・利用することで、英語版よりも長い日本語の文章・文脈に対応して、高速に推論できる（出典：日本IBM）
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