IBM’s Granite code model family is going open source
IBM is releasing a family of Granite code models to the open-source community. The aim is to make coding as easy as possible — for as many developers as possible. Over the last several decades, software has been woven into the fabric of every aspect of our society. But for all the increased productivity that modern software has brought to how we work, the actual act of writing, testing, debugging,
IBMが自社製AI「Granite」のコード生成モデルをオープンソース化、116のプログラミング言語でトレーニングされパラメータは30～340億
ソフトウェアは現代社会のありとあらゆる側面に取り込まれており、飛躍的な生産性の向上や科学技術の発展に貢献してきました。しかし、信頼性の高いソフトウェアの作成・デバッグ・展開といった作業は骨が折れるものであり、熟練した開発者でも最新の技術や言語に追いつくのは大変です。そこでアメリカの大手IT企業であるIBMは、プログラミングコードの生成・修正・別言語への翻訳などのタスクを実行するGraniteコード生成モデルのファミリーをオープンソースで公開しました。 IBM’s Granite code model family is going open source - IBM Research https://research.ibm.com/blog/granite-code-models-open-source GitHub - ibm-granite/granite-code-models:
IBM、高い日本語性能を持つLLM「Granite日本語版モデル」提供開始
日本IBMは2024年2月27日、AI基盤モデル「Granite日本語版モデル」の提供開始を発表した。 Graniteは、AI／データプラットフォームである「IBM watsonx」の生成タスク用に設計されたIBM独自の基盤モデル（LLM：大規模言語モデル）で、IBM Researchが開発。今回発表したのは、すでに提供を開始している英語版Graniteモデルと同じ設計思想を持ち、日本語性能を向上した「granite-8b-japanese」と呼ばれる日本語版モデルである。パラメーター数は80億。 同日の記者発表会に出席した日本IBM 技術理事 東京基礎研究所 AI Technologies担当シニアマネージャーの倉田岳人氏は、この日本語版モデルは同社の東京基礎研究所が構築を担当していると紹介し、「日本IBMのテクノロジー事業部門、コンサルティング部門との連携により、日本のお客様の現場で、
IBM、日本語版の「watsonx.ai」Graniteモデルをリリースへ 企業内での活用をサポート
2023年9月20日、日本IBMは「IBM watsonx」に係わる記者説明会を開催した。 2023年5月にIBM watsonxが発表されていることを踏まえ、同社 常務執行役員 テクノロジー事業本部長 村田将輝氏は「オープンかつクラウドネイティブな技術を活用していき、『信頼できる学習データ』を利用していくことは企業利用において重要だ」と切り出すと、下図を示してAIに対する“4つの信念”を説明。watsonxの発表以降、ユーザーと議論を重ねていく中では、オンプレミス上でAIモデルを稼働させるニーズもグローバルを含めて多く聞いているという。 [画像クリックで拡大] なお、IBM watsonxは「watsonx.ai」「watsonx.data」「watsonx.governance」という3つのコンポーネントで構成。Red Hat OpenShiftが基盤として利用されており、ハイブリッド
IBMのエンタープライズ向けAIとデータのプラットフォーム「watsonx.ai」を支える技術のご紹介
【米国ニューヨーク州アーモンク-2023年5月9日（現地時間）発】 著者：デービッド・コックス（David Cox）、ITアーキテクト 私たちは、AI革命の最前線にいます。過去10年間で、ディープラーニングは、大量のデータと膨大な計算能力の融合により、多くの素晴らしいAI機能を可能にしました。しかし、私たちは、自動化には労力がかかるという逆説的な課題に直面しました。AIでビジネスの課題を解決しようとしたことがある人ならおわかりと思います。 従来のAIツールは強力ですが、高価で時間がかかり、使いこなすのが困難な場合があります。AIモデルを学習させるためには、苦労してデータを収集し、キュレーションし、タスクに特化した注釈を付けてラベル付けする必要があります。また、モデルを構築するためには、専門的なスキルが必要で、そのスキル習得が難しく、新しいタスクのたびに、そのプロセスを繰り返す必要があります
IBM、生成AI基盤モデル追加で「watsonx」を強化 何が変わるのか
IBM、生成AI基盤モデル追加で「watsonx」を強化 何が変わるのか：「watsonx.governance」のテクニカルプレビューも同時に発表 IBMは2023年9月7日（米国時間）、同社のAIプラットフォーム「watsonx」に新しい生成AI（人工知能）基盤モデル（Foundation Model）を追加したと発表した。 IBMが発表した機能強化には「watsonx.governance」のテクニカルプレビュー、「watsonx.data」に導入される新しい生成AIデータサービス、一部のソフトウェアおよびインフラストラクチャ製品全体にわたる「watsonx.ai基盤モデル」の統合計画が含まれる。 watsonx.aiの生成AI基盤モデルに含まれるモデル watsonx.aiに導入される新しい生成AIには、次の基盤モデルが含まれる。 「Granite」基盤モデルファミリー Grani
IBM、ソフトウェア開発へのAI活用を促進する大規模データセット「Project CodeNet」を公開
IBMは2021年5月11日（米国時間）、AIによるコードの理解と変換をサポートする大規模なオープンソースデータセット「Project CodeNet」を公開した。 このデータセットは、50以上のプログラミング言語で作成され、約1400万のコードサンプルで構成されている。コードの行数は総計約5億行に及び、AI向けのソースコードセットとして最大規模だという。C++やC、Java、Pythonのようなモダン言語で書かれたものが多いものの、COBOLやPascal、FORTRANといったレガシー言語によるものも含んでいる。 Project CodeNetの目的は？ Project CodeNetは現在のコーディングにおける3つの主なユースケースに対応する。第一に「コード検索」（COBOLなどのレガシー言語を含む、コード間の自動変換）、第二に「コードの類似性」（異なるコード間の重複と類似性を特定す
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