IBMは3月12日、Granite大規模言語モデル（LLM）ファミリーの次世代モデルである「Granite 3.2」を発表した。IBMはGranite3.2を通じて、小規模で効率的かつ実用的なエンタープライズ向けAIを提供し、実用的な効果をさらに高めるとしている。
Granite 3.2のすべてのモデルは、Hugging Face上で寛容型のApache 2.0ライセンスのもと提供される。一部のモデルは、同日より、IBM watsonx.ai、Ollama、Replicate、LM Studioにて利用可能で、近日中にRHEL AI 1.5でも公開予定である。
新たに発表された視覚言語モデル（VLM）は、文書処理タスクで、Llama 3.2 11BやPixtral 12Bといった、さらに大規模なモデルと同等、またはそれ以上の性能を実現している。
このモデルは、DocVQA、ChartQA、AI2D、OCRBench1といった重要な企業ベンチマークで優れた性能を発揮している。さらに、頑健な学習データに加えて、IBMは自社のオープンソース・ツールであるDoclingを活用し、8500万件のPDFを処理し、2600万件の質問と回答のペアを生成することで、複雑で文書が多いワークフローに対応できるようVLMの機能を強化した。
◎思考連鎖機能
Granite 3.2 2Bおよび8Bには、推論を強化するための思考連鎖（Chain of Thoughts：CoT）機能が搭載されている。さらに推論機能をオンまたはオフに切り替えることで、効率性を最適化できる。これによりGranite 3.2 8Bは、安全性や他のベンチマークでの性能を保ったまま、ArenaHardやAlpaca Evalといった指示への従順性を検証するベンチマークにて、前世代のGranite 3.1に比べて10％以上の改善を実現している。
◎推論スケーリング手法
Granite 3.2 8Bモデルは、革新的な推論スケーリング手法を用いることで、AIME2024やMATH500などの数学的推論能力を評価するベンチマークにて、Claude 3.5 SonnetやGPT-4oといったはるかに巨大なモデルに匹敵する性能を発揮するように調整できる。
◎信頼性提示機能
Granite Guardian 3.2では、Granite Guardian 3.1と同等の性能と安全性を維持したまま、サイズを30％縮小したモデルを提供している。また、Granite Guardian 3.2には言語化された信頼性提示機能が新たに搭載され、安全性評価における曖昧さを考慮した、より機微なリスク判断が可能になります。
IBMではエンタープライズ向けに小規模で専門的なAIモデルを提供する戦略を推進しており、その有効性は各種ベンチマークで引き続き高い効果を発揮している。最近では、Granite 3.1 8Bが、SalesforceのCRM向けLLMベンチマークで高い精度を証明した。
Graniteモデル・ファミリーは、LLMを自社の技術に組み込む先進的なソフトウェア企業をはじめ、強力なパートナー・エコシステムによって支えられている。
Granite 3.2は、IBMのポートフォリオと戦略における重要な進化であり、エンタープライズ向けに小規模で実用的なAIを提供する取り組みをさらに強化する。
思考連鎖機能は推論の強力な手法であるが、多くのコンピュータリソースを消費し、すべてのタスクに必要なわけではない。そのためIBMは、推論機能をプログラムでオンまたはオフに切り替える機能を導入した。これにより、シンプルなタスクでは推論を使わずに運用することで、不要な計算量の増加を抑える。
さらに、推論スケーリングなどの技術を活用することで、Granite 3.2 8Bは、標準的な数学的推論ベンチマークで、より大規模なモデルと同等、または、それ以上の性能を実現している。こうした取り組みを支えるためにIBMの研究チームでは、推論スケーリングのような手法の進化に引き続き注力している。4
IBMは、Granite 3.2 Instruct、Vision、Guardrailに加え、次世代のTinyTimeMixers（TTM）モデル（1000万パラメータ未満）を発表する。このモデルでは、最大2年間の長期予測が可能で、金融および経済トレンド、サプライチェーン需要予測、小売業における季節的な在庫計画など、長期的なトレンド分析において強力なツールとなる。
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