【重磅】首批 IBM watsonx 专有 “花岗岩”Granite 模型全球开始上市，化解企业采用生成式 AI 的“数据焦虑”

• 由 IBM 开发的企业级 watsonx Granite 模型系列现已上市，旨在帮助企业构建和扩展生成式 AI

• 为 IBM 开发的 watsonx 模型提供 IBM 标准化知识产权保护
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• 身体力行发布 Granite 模型训练数据集的详细信息，兑现 IBM 对透明和负责任 AI 的承诺

IBM (NYSE: IBM) 不久前宣布正式推出 watsonx Granite 模型系列的首批模型，该模型集合包含了一系列生成式 AI 模型，旨在促进将生成式 AI 注入企业的业务应用程序和工作流。IBM 还确认，IBM 产品标准合同的知识产权保护将适用于由 IBM 开发的 watsonx AI 模型。IBM 的 Granite 模型将生成式 AI 应用到语言和代码的模式当中。

认识到单个模型无法满足每个业务用例的独特需求，为此，IBM 正在开发不同大小的 Granite 模型。这些 IBM 模型建立在解码器 (decoder- only) 的架构之上，旨在帮助企业扩展 AI。例如，企业可以使用它们来应用检索增强生成 (RAG) 来搜索企业知识库，以生成对客户查询的定制响应；使用摘要将长篇内容（如合同或通话记录）压缩为简短描述；以及部署见解提取和分类以确定诸如客户情绪等因素。

IBM 利用这些模型和 watsonx 为企业赋能，使他们能够成为 AI 的价值创造者。企业可以将其专有数据引入 IBM 的基础模型，来构建符合其业务和用例所需的特有模型。

多年以来，IBM 投入大量资金进行基础模型的开发。它们为满足业务用例的特定需求而定制，根据其定义，比消费类 AI 更聚焦，且须具备最高水平的精度和准确性。IBM 的内部基准测试显示，专有模型可提供更高的准确性，对基础设施要求较低，能够实现更高的性价比。

除了自己开发的模型外，IBM 还为客户提供使用第三方模型的灵活性，例如 Meta Llama 2-chat 700 亿参数模型和来自 Hugging Face 社区的模型。

IBM 发布有关其 Granite 模型训练方法的信息

这些由 IBM 开发的基础模型，已经用源自互联网、学术、代码、法律和金融这五个领域与业务相关的数据集进行训练，并且由 IBM 根据企业使用要求进行了处理，训练数据经过过滤，去除令人反感的内容，并根据内部和外部模型进行基准测试，以帮助实现负责任的 AI 部署，以及解决包括治理、风险评估、隐私问题和缓解偏见在内的关键问题。作为整个过程的一部分，IBM 正在使用其端到端的 AI 和数据模型的生命周期治理流程和功能，通过 watsonx 的 AI 和数据平台来管理和帮助降低客户风险。其中包括计划发布 watsonx.governance ， 一个用来实现可信 AI 工作流的 AI 治理工具包。watsonx.governance 将于今年晚些时候正式发布。

IBM 针对 AI 模型的合同保护

IBM 坚信要负责任地创建、部署和利用 AI 模型来推动业务创新。这就是为什么 IBM 同时还宣布，其标准的知识产权保护 (与其为硬件和软件产品提供的知识产权保护相类似) 将适用于由 IBM 开发的 watsonx 模型。

IBM 为其基础模型提供 IP 赔偿 (合同保护)，使其客户能够更有信心地使用他们的数据来构建 AI ，这是生成式 AI 竞争优势之所在。客户可以使用他们自己的数据和由 IBM 基础模型所提供的客户保护、准确性和信任来开发他们的 AI 应用程序。

IBM 软件产品高级副总裁 Dinesh Nirmal表示：“在当今的 AI 创新热潮中，能够取得成功的企业都是那些配备了 AI 技术的企业，这些技术在规模上取得了成功，并且有内置的防护措施和实践，能够以负责任的方式使用这些技术。今天发布的 IBM Granite 模型系列以及支持 IBM 开发的 watsonx 模型的承诺，证明了 IBM 在其 watsonx 人工智能和数据平台中的端到端模型生命周期管理流程，可为企业提供满足其独特业务需求的尖端人工智能。”

一个多世纪以来，IBM 以负责任的态度和明确的目标，将包括人工智能在内的强大新技术引入世界，努力赢得企业和社会的信任。迄今为止，公司已经构建并提供了一系列开源工具和 AI 治理软件，以帮助在符合透明性、可解释性、隐私性、稳健性和公平性的原则基础上来创建和使用这种技术。

了解有关 IBM Granite 模型系列 (现已在 watsonx 上提供) 的更多信息，请访问:

https://www.ibm.com/products/watsonx-ai/foundation-models

有关 IBM 未来方向和意图的声明如有更改或撤销，恕不另行通知，仅代表目标和目的。

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关于 IBM

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