الصفحة الرئيسية Granite
IBM Granite

نماذج أساس الذكاء الاصطناعي ™IBM® Granite موفرة للتكلفة ومن فئة المؤسسات. وهي نماذج مفتوحة المصدر للابتكار، فهي مصممة خصوصًا للأعمال ومحسَّنة لتناسب الحجم.

ابدأ الإنشاء مع Granite انظر وثائق Granite
مفتوحة وشفافة

لمستقبل الذكاء الاصطناعي آفاق واسعة. لهذا السبب، نسعى جاهدين لجعل الذكاء الاصطناعي في متناول أكبر عدد ممكن من المطورين. تتوفر مجموعة نماذج Granite الأساسية بموجب رخصة Apache 2.0 للاستخدام التجاري الواسع وغير المقيد، إلى جانب أدوات لمراقبة بيانات النماذج - لضمان أن تكون مطابقة للمعايير التي تتطلبها تطبيقات المؤسسات.

النماذج Granite لتطوير التعليمات البرمجية

صُممت نماذج Granite لفك التشفير فقط لمهام إنشاء الرموز، وتم تدريبها باستخدام رموز مكتوبة بـ 116 لغة برمجة.

استكشف IBM Granite Playground احصل على نماذج الرموز في تطبيق Hugging Face
Granite للمتواليات الزمنية

نماذج متواليات Granite الزمنية خفيفة الوزن ومدربة مسبقًا على التنبؤ بالمتواليات الزمنية، ومُحسَّنة للتشغيل بكفاءة عبر مجموعة من تكوينات الأجهزة.

استخدام نماذج متواليات Granite الزمنية احصل على نماذج المتواليات الزمنية في Hugging Face
Granite للبيانات الجغرافية المكانية

تعاونت وكالة ناسا وIBM لإنشاء نموذج أساس الذكاء الاصطناعي للاستكشافات الأرضية باستخدام بيانات الأقمار الصناعية والاستشعار عن بُعد على نطاق واسع.

جرِّب نموذجًا جغرافيًا مكانيًا في تطبيق Hugging Face
الإنشاء باستخدام Granite

عندما تكون جاهزًا لنشر نماذج Granite مفتوحة المصدر في الإنتاج، توفر Red Hat Enterprise Linux AI وwatsonx الدعم والأدوات التي تحتاجها لنشر الذكاء الاصطناعي بثقة في عملك على نطاق واسع.

استكشف الأدلة التعليمية
إنشاء وكيل الذكاء الاصطناعي LangChain في Python باستخدام watsonx

اكتشف كيفية إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي يمكنه الإجابة عن الأسئلة

راجع البرنامج التعليمي
إنشاء نظام LangChain RAG في Python باستخدام watsonx

لكي تجيب النماذج اللغوية الكبيرة عن الأسئلة، قم بجلب البيانات لإنشاء متجر متجهات كسياق 

راجع البرنامج التعليمي
استخدام نماذج الأساس للتنبؤ بالمتواليات الزمنية

توقع المستقبل بناءً على التعلم باستخدام نموذج TinyTimeMixer (TTM) Granite

راجع البرنامج التعليمي
إنشاء SQL من النص باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة

تحويل النص إلى تمثيل منسق وإنشاء استعلام SQL صحيح من الناحية الدلالية

راجع البرنامج التعليمي
تقييم مسار التوليد المعزز بالاسترداد (RAG) باستخدام Ragas في Python باستخدام watsonx

استخدام إطار عمل Ragas لتقييم التوليد المعزَّز بالاسترداد (RAG) في Python باستخدام LangChain

راجع البرنامج التعليمي
إنشاء مساعد محلي مدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام IBM Granite Code وOllama وContinue

تعرف على كيفية اعتماد أدوات المساعد المدعوم بالذكاء الاصطناعي في بيئة مؤسسية باستخدام برامج مفتوحة المصدر

راجع البرنامج التعليمي
ضبط نموذج Granite بسرعة في Python باستخدام watsonx

ضبط نموذج Granite بسرعة في Python باستخدام مجموعة بيانات اصطناعية تحتوي على تقييمات العملاء الإيجابية والسلبية.

راجع البرنامج التعليمي

مؤتمر IBM TechXchange لعام 2024 | 21-24 أكتوبر في لاس فيجاس

اطلع على دليل المطورين للمؤتمر، وانضم إلى الحدث الذي لا غنى عن حضوره للتقنيين الذين يستخدمون منتجات IBM وحلولها.

التسجيل في TechXchange
Granite في الأخبار الريادة في النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر في استدعاء واجهة برمجة التطبيقات

نموذج Granite 20B من IBM يتصدر العديد من المعايير التي تصنف النماذج اللغوية الكبيرة من خلال مدى موثوقيتها في الاتصال بأدوات البرامج الخارجية.

الأداء الأفضل في فئته

في اختبار مقارنة مع مجموعة من النماذج الأخرى سواء النماذج مفتوحة المصدر، أو ذات الملكية المحددة، وجدنا أن نماذج Granite قادرة على المنافسة في مجموعة من مهام الترميز.

نماذج IBM تأتي في المرتبة الخامسة وفقًا لمؤشر ستانفورد للشفافية

أظهر تقرير جديد صادر عن مركز أبحاث نماذج الأساس بجامعة ستانفورد أن نماذج IBM سجلت نسبة 100% في عدة فئات مصممة لقياس مدى انفتاح النماذج بالفعل.

"صاحبة الأداء الأقوى" وفقاً لتقرير Forrester Wave

وفقًا لشركة Forrester، توفر مجموعة نماذج Granite لمستخدمي المؤسسات مجموعة من أفضل وأوضح الرؤى بخصوص بيانات التدريب الأساسية.

راجع آخر التحديثات من IBM Research في أعمال نموذج Granite

الخطوات التالية

ابدأ الإنشاء مع Granite
انظر وثائق Granite
اقرأ بيان IBM بشأن حماية الملكية الفكرية

تؤمن شركة IBM بأهمية إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تطوير الابتكار في كل قطاعات المؤسسة بشكل مسؤول ونشرها واستخدامها. توفر منصة الذكاء الاصطناعي والبيانات IBM watsonx عملية متكاملة من البداية إلى النهاية لبناء نماذج الأساس والذكاء الاصطناعي التوليدي واختبارها. وبالنسبة إلى النماذج التي طورتها IBM، فإننا بحث عن الازدواجية ونزيلها، ونستخدم قوائم حظر عناوين URL، وعوامل تصفية للمحتوى غير المرغوب فيه وأخرى لجودة المستندات، ونستخدم تقنيات تقسيم الجمل وترميزها، ويتم كل ذلك قبل تدريب النماذج.

وفي أثناء عملية التدريب على البيانات، نعمل على منع حدوث اختلالات تؤثر في اتساق مخرجات النماذج، كما أننا نستخدم الضبط الدقيق الخاضع للإشراف لتمكين اتباع التعليمات بشكل أفضل بحيث يمكن استخدام النموذج لإكمال مهام المؤسسة عبر هندسة التلقين. ونواصل تطوير نماذج Granite في عدة اتجاهات، مثل تطوير أنماط أخرى ومحتوى خاص بالصناعة وإضافة المزيد من التعليقات التوضيحية للبيانات المستخدمة في التدريب، مع الاستمرار في نشر ضمانات منتظمة بشأن حماية بيانات النماذج التي طورتها IBM.  

نظرًا لتغير مشهد تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، فمن المتوقع أن تتطور وتتحسن عملياتنا الشاملة باستمرار. وكدليل على الدقة التي تلتزم بها IBM في تطوير واختبار نماذجها الأساسية، توفر الشركة تعويض الملكية الفكرية التعاقدي القياسي للنماذج التي طورتها IBM، على غرار التعويضات التي توفرها لأجهزة IBM وبرامجها.

وعلاوة على ذلك، وخلافاً لبعض مزودي النماذج اللغوية الكبيرة الآخرين وتماشياً مع النهج القياسي لشركة IBM بشأن التعويض، لا تطلب IBM من عملائها تعويض شركة IBM عن استخدام العميل للنماذج التي طورتها IBM. وبما يتوافق مع نهج IBM تجاه التزامها بالتعويض، لا تحدد IBM حدًا أقصى لمسؤوليتها عن التعويض عن النماذج التي طورتها IBM.

تتضمن نماذج watsonx الحالية التي تخضع الآن لهذه الحماية ما يلي:

(1) مجموعة Slate من نماذج التشفير فقط.

(2) مجموعة Granite من طراز وحدة فك التشفير فقط.

تعرف على المزيد عن ترخيص نماذج Granite