Granite 4.1 LLMs の構築方法（13 分読了）
本文の状態
日本語全文を表示中
詳細モードで約1分の本文を読めます。
同じ出来事の情報源
この情報源を基点に整理
TLDR AI
IBM は、15 トリオントークンで学習した Granite 4.1 系列のオープンソース大規模言語モデルを公開しました。このシリーズは 3B、8B、30B パラメータの Dense アーキテクチャを採用し、特に 8B モデルは多段階強化学習により前世代の 32B モデルに匹敵する性能を実現しています。
Continue in AI NEW LAB
このニュースを、実務の判断につなげる
AI NEW LABで、試したことや先に確認したい条件を共有できます。まずはログインなしで読めます。
AI NEW LABで論点を見るSource Article
元記事を日本語で読む
本文に関係しない購読案内、埋め込み通知、サイト内プロモーションは除いています。
Granite 4.1 LLM は、3B、8B、30B パラメータのモデルを備えた密な（dense）、デコーダー専用アーキテクチャを採用しており、15 トリリオントークンのデータでトレーニングされ、5 つのフェーズからなる事前学習アプローチを用いています。8B モデルは、データ品質に焦点を当てた多段階強化学習パイプラインを通じて、以前の 32B Mixture-of-Experts モデルと同等のパフォーマンスを発揮します。これらのモデルは、効率的で信頼性の高いエンタープライズ利用のために設計されており、コスト効率性と安定した運用を維持しながら、競合的なインストラクションフォロー能力とツール性能を示しています。
原文を表示
Granite 4.1 LLMs utilize a dense, decoder-only architecture with models of 3B, 8B, and 30B parameters, trained on 15 trillion tokens and using a five-phase pre-training approach. The 8B model matches the performance of the previous 32B Mixture-of-Experts model through a multi-stage reinforcement learning pipeline focused on data quality. These models, designed for efficient, reliable enterprise use, demonstrate competitive instruction-following and tool performance while maintaining cost efficiency and stable usage.
関連記事
今日のまとめ
AIデイリーブリーフで今日の重要ニュースをまとめ読み