--- title: "IBM Granite (language model) (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "IBM_Granite_(language_model)_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:LLM families" - "Category:Machine learning" revision_id: 3156 wiki_created_at: 2026-09-06T23:16:31Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:16:31Z downloaded_at: 2026-09-07T22:55:31Z --- # IBM Granite (language model) (HU) **IBM Granite** — egy nagy nyelvi modellek (LLM) sorozata, amelyet az IBM vállalat fejlesztett ki vállalati környezetben való alkalmazásra. A Granite modellek csak dekódert alkalmazó, autoregresszív transformer architektúrán alapulnak, és képesek szöveget generálni adott kontextus alapján^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-ibm_blog_building-1)}. A modellcsaládot hivatalosan 2023. szeptember 7-én mutatták be az IBM watsonx.ai felhőplatform indításakor^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-techcrunch_2023-2)}. Az IBM a Granite-et nyílt, hatékony és megbízható vállalati megoldásként pozicionálja, kiemelve a tanítási adatok átláthatóságát, a kockázatok kezelését és a kereskedelmi felhasználást lehetővé tevő licencelést^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-granite_main_page-3)}. ## Fejlesztéstörténet A Granite modellcsalád az IBM azon stratégiájának részeként jött létre, amelynek célja saját generatív modellek biztosítása a vállalkozások számára a partnermodellek mellett. - **2023 szeptember**: Az első modellek hivatalos bejelentése és elindítása a watsonx.ai platformon. Az első kiadások, a **Granite.13b.instruct** és a **Granite.13b.chat**, körülbelül 13 milliárd paraméterrel rendelkeztek, és a nyelvfeldolgozás kulcsfeladataira összpontosítottak^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-techcrunch_2023-2)}. - **2024 május**: Az IBM bejelenti több **Granite Code** modell (3-tól 34 milliárd paraméterig) nyílt forráskódú kiadását Apache 2.0 licenc alatt. A modellek súlyait a Hugging Face platformon tették közzé, ami fontos lépés volt a nyílt AI-ökoszisztéma támogatásában^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-ibm_code_open-4)}. - **2024 ősz**: Az IBM kiadja a **Granite 3.0** frissítést, amely kisebb méretű modelleket (2 és 8 milliárd paraméter) és új funkciókat tartalmaz, megerősítve a modellcsalád bővítésének irányát^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-granite3_huggingface-5)}. ## Architektúra és tanítás ### Architektúra Az IBM Granite modellek **dekóderes transformer** (*decoder-only*) architektúrára épülnek, hasonlóan a GPT modellekhez. Az alap Granite.13b modell **multi-query attention** mechanizmust alkalmaz, és kontextusablaka akár 8000 tokent is befogadhat^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-granite_tech_doc-6)}. A modellek tanítása önfelügyelt tanulással (*self-supervised learning*) történik. ### Tanítási adatok és AI Governance A Granite egyik kulcsjellemzője a saját, válogatott adatkorpusz használata, amelyet vállalati igényekre választottak ki. Sok LLM-mel ellentétben, amelyek szűretlen webes mintákon tanulnak, a Granite vállalati minőségű (*enterprise-quality*) adatokon tanult, amelyek az alábbi területeket fedik le^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-granite_tech_doc-6)}: - **Tudományos és akadémiai adatok**: tudományos irodalom, műszaki kiadványok. - **Programkód**: kódgyűjtemények számos programozási nyelven. - **Jogtudomány**: bírósági döntések, nyilvános jelentések. - **Pénzügy**: vállalati pénzügyi beszámolók. - **Internet**: szűrt, általános jellegű, strukturálatlan szövegek. Az IBM hangsúlyozza, hogy a fejlesztés szigorú **AI Governance** (adatetikai és adatkezelési) elveket követett. Az adatok minden részét ellenőrzési eljáráson vetették alá a vállalati irányelveknek való megfelelés érdekében. A nem kívánt tartalom eltávolítására a belső **„HAP"** (Hate and Profanity) detektort, valamint automatikus webes tiltólistákat alkalmaztak^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-ibm_blog_building-1)}. Az IBM részletes műszaki jelentést tett közzé a források listájával, ami ritka lépés a nagy technológiai vállalatoknál, és magas fokú átláthatóságot biztosít. ## A Granite modellcsalád Az IBM Granite modellcsalád különböző üzleti feladatokhoz számos modelltípust foglal magában: - **Nyelvi modellek (Granite Language Models)**: Alap- és utasításra finomhangolt modellek szövegfeldolgozási feladatokhoz: generálás, összefoglalás, osztályozás stb. - **Kódmodellek (Granite Code Models)**: Speciális LLM-ek, amelyeket 100+ programozási nyelven tanítottak, kódkiegészítés, -generálás és -javítás céljaira. 3-tól 34 milliárd paraméterig érhetők el^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-ibm_code_open-4)}. - **Látásos modellek (Granite Vision Models)**: Neurális hálózatok képek és dokumentumok elemzéséhez, szövegfelismeréshez és tartalomértelmezéshez. - **Beszédmodellek (Granite Speech Models)**: Kompakt modellek beszédfelismeréshez és -fordításhoz. - **Idősor-modellek (Granite for Time Series)**: Speciális modellek idősoron alapuló előrejelzéshez. - **Térinformatikai modell (Granite for Geospatial)**: A NASA-val közösen fejlesztett, műholdfelvételek és egyéb térbeli adatok elemzésére. - **Embedding modellek (Granite Embedding Models)**: Modellek szemantikus keresési feladatokhoz és RAG rendszerek kiépítéséhez. - **Granite Guardian**: Speciális biztonsági modul, amely nem kívánt lekérdezések szűrésére és tartalommonitorozásra szolgál. ## Nyílt forráskód és licencelés Az IBM jelentős hangsúlyt fektetett a Granite modellcsalád nyíltságára, zárt, tulajdonosi LLM-ek átlátható alternatívájaként pozicionálva azt. 2024 májusában a vállalat az **Apache 2.0** licenc alatt bocsátotta a nyílt közösség rendelkezésére az eredeti Granite Code modelleket, amelyek így szabadon felhasználhatók, módosíthatók és terjeszthetők^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-ibm_code_open-4)}. Ez a lépés, a tanítási adatokra vonatkozó részletes információk közzétételével együtt, magas elismerést hozott az IBM-nek a kutatói közösségtől. 2024-ben a modell vezető pozíciót foglalt el a Stanford Egyetem **Alapmodellek Átláthatósági Indexében**^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-granite_main_page-3)}. ## Alkalmazások A Granite modellek integrálva vannak az IBM watsonx felhőplatformba, és különböző vállalati forgatókönyvekben alkalmazzák őket. - **Sportanalitika (US Open)**: Az Egyesült Államok Tenisz Szövetségével (USTA) együttműködve az IBM a Granite-et alkalmazza az US Open tornán minden mérkőzés után automatikus mérkőzés-összefoglalók és hangkommentárok létrehozásához. A megoldás a mérkőzés befejeztét követő perceken belül részletes szöveges összefoglalót generál^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-usopen_2024-7)}. - **Programozói segítség**: A Granite Code modellek az **IBM watsonx Code Assistant** alapját képezik — ez egy eszközcsalád, amely képes például az IBM Z platformon futó elavult COBOL-kódot automatikusan modern mikroszolgáltatásokká alakítani^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-ibm_code_open-4)}. - **Ágazati AI-alkalmazások**: A Lockheed Martin integrálta a Granite modelleket saját AI Factory platformjába nemzetbiztonsági feladatokhoz. Az ESPN a Granite-et használja személyre szabott fantasy sport kommentárok generálásához^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_note-granite_main_page-3)}. ## Irodalom - Ainslie, J. et al. (2023). *GQA: Training Generalized Multi‑Query Transformer Models from Multi‑Head Checkpoints*. arXiv:2305.13245. - Awasthy, P. et al. (2025). *Granite Embedding Models*. arXiv:2502.20204. - Dao, T. et al. (2022). *FlashAttention: Fast and Memory‑Efficient Exact Attention with IO‑Awareness*. arXiv:2205.14135. - Ding, Y. et al. (2024). *LongRoPE: Extending LLM Context Window Beyond 2 Million Tokens*. arXiv:2402.13753. - Fedus, W.; Zoph, B.; Shazeer, N. (2021). *Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity*. arXiv:2101.03961. - Granite Vision Team (2025). *Granite Vision: A Lightweight, Open‑Source Multimodal Model for Enterprise Intelligence*. arXiv:2502.09927. - Mishra, M. et al. (2024). *Granite Code Models: A Family of Open Foundation Models for Code Intelligence*. arXiv:2405.04324. - Padhi, I. et al. (2024). *Granite Guardian: Risk Detection for Safe and Responsible Use of LLMs*. arXiv:2412.07724. - Peng, B. et al. (2023). *YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models*. arXiv:2309.00071. - Stallone, M. et al. (2024). *Scaling Granite Code Models to 128K Context*. arXiv:2407.13739. ## Jegyzetek 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-ibm_blog_building_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-ibm_blog_building_1-1)} «Building AI for business: IBM's Granite foundation models». *IBM Blog*. [1] 2. ↑ ^{[2.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-techcrunch_2023_2-0)} ^{[2.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-techcrunch_2023_2-1)} Lardinois, Frederic (7 сентября 2023). «IBM rolls out new generative AI features and models». *TechCrunch*. [2] 3. ↑ ^{[3.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-granite_main_page_3-0)} ^{[3.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-granite_main_page_3-1)} ^{[3.2](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-granite_main_page_3-2)} «Granite». *IBM*. [3] 4. ↑ ^{[4.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-ibm_code_open_4-0)} ^{[4.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-ibm_code_open_4-1)} ^{[4.2](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-ibm_code_open_4-2)} ^{[4.3](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-ibm_code_open_4-3)} «IBM's Granite code model family is going open source». *IBM Research Blog*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-granite3_huggingface_5-0) «Granite 3.3 Language Models - a ibm-granite Collection». *Hugging Face*. [5] 6. ↑ ^{[6.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-granite_tech_doc_6-0)} ^{[6.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-granite_tech_doc_6-1)} «Granite Foundation Models: Technical Specifications». *IBM*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(HU)#cite_ref-usopen_2024_7-0) «IBM and the USTA Serve Up New and Enhanced Generative AI Features for 2024 US Open Digital Platforms». *IBM Newsroom*. [7]