IBM bringt Granite-KI mit multimodalen Fähigkeiten Kompakte KI: IBM optimiert Granite-Modelle

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IBM erweitert seine Granite-KI-Familie um die Version 3.2 und setzt verstärkt auf multimodale Funktionen und optimierte Schlussfolgerungstechniken. Mit neuen Vision-Modellen, verbesserten Reasoning-Mechanismen und effizienteren Guardrail-Funktionen will Big Blue leistungsstarke, aber ressourcenschonende Künstliche Intelligenz für Unternehmen bereitstellen.

Mit Granite 3.2 präsentiert IBM die neueste Generation seiner KI-Sprachmodelle, die speziell auf Unternehmensanforderungen zugeschnitten sein sollen. Die jüngsten Modelle kombinieren multimodale Verarbeitung mit optimierten Schlussfolgerungstechniken, um Effizienz und Leistungsfähigkeit zu steigern. Unternehmen können die quelloffenen Modelle auf Plattformen wie Hugging Face, IBM watsonx.ai oder Ollama nutzen. Eine Integration in RHEL AI 1.5 ist bereits angekündigt.

Ein zentrales Feature der neuen Version sei das erweiterte Bildverarbeitungs-Sprachmodell. Es soll speziell für die Dokumentenverarbeitung optimiert worden sein und erreiche in Benchmarks wie DocVQA und AI2D eine vergleichbare oder bessere Leistung als große Modelle wie Llama 3.2 11B oder Pixtral 12B. IBM setzt hier auf sein Open-Source-Toolkit Docling, das 85 Millionen PDFs verarbeitet und 26 Millionen synthetische Frage-Antwort-Paare generiert hat. Damit sollen insbesondere geschäftsrelevante Workflows wie Vertragsprüfungen oder Rechnungsverarbeitung effizienter werden.

Neben der Dokumentenanalyse legt IBM besonderen Fokus auf die Verbesserung des logischen Schlussfolgerns in KI-Modellen. Die neuen Granite-Modelle der Größe 2B und 8B sollen über Chain-of-Thought-Funktionen verfügen, die eine explizite Abfolge von Denkprozessen abbilden. Dies führe zu besseren Ergebnissen bei komplexen Aufgaben, erfordere jedoch auch mehr Rechenkapazität. Um unnötige Last zu vermeiden, soll diese Funktion je nach Bedarf ein- oder ausgeschaltet werden können. Laut IBM erzielt das 8B-Modell „zweistellige Verbesserungen“ bei Benchmarks wie ArenaHard und Alpaca Eval und soll mit leistungsstärkeren KI-Modellen wie Claude 3.5 Sonnet oder GPT-4o mithalten können.

Kompakte Architektur als A und O für Effizienz

Die Granite-KI-Familie zeichnet sich nach Angaben von IBM durch eine besonders kompakte Architektur aus. Die neue Version der Granite-Guardian-Modelle wurde um 30 Prozent verkleinert, ohne Einbußen bei der Performance. Eine neue Funktion namens „verbalisiertes Vertrauen“ ermögliche zudem eine differenziertere Risikoeinschätzung, indem Mehrdeutigkeiten besser erkannt und verarbeitet werden. Das könnte insbesondere in regulierten Branchen wie dem Finanz- oder Gesundheitswesen von Vorteil sein.

Zusätzlich bringt IBM neue Zeitreihenmodelle auf den Markt. Die „TinyTimeMixers“ (TTM) bestehen aus weniger als zehn Millionen Parametern und sollen präzise Langzeitprognosen über einen Zeitraum von bis zu zwei Jahren ermöglichen. Potenzielle Einsatzgebiete sind Finanz- und Wirtschaftstrends, Bedarfsprognosen in der Lieferkette sowie saisonale Bestandsplanungen.

IBM setzt weiterhin auf eine offene Entwicklungsstrategie und stellt Granite 3.2 unter der Apache-2.0-Lizenz bereit. Das erleichtere Unternehmen die Integration in bestehende Systeme und ermögliche individuelle Anpassungen, so die IBM. Mit Granite 3.2 verfolgt Big Blue eine klare Strategie: Statt auf immer größere und ressourcenintensivere Modelle zu setzen, optimiert das Unternehmen spezialisierte, effiziente KI-Modelle für den praktischen Unternehmenseinsatz.

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