--- title: "IBM Granite (language model) (IT)" source: "https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "IBM_Granite_(language_model)_(IT)" language: "it" categories: - "Category:Italian" - "Category:Large language models" - "Category:LLM families" - "Category:Machine learning" revision_id: 3158 wiki_created_at: 2026-09-06T23:16:33Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:16:33Z downloaded_at: 2026-09-07T22:55:31Z --- # IBM Granite (language model) (IT) **IBM Granite** — è una serie di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), sviluppati dalla corporation IBM per l'impiego in ambienti aziendali. I modelli Granite sono transformer autoregressivi con architettura decoder-only, in grado di generare testo in base a un contesto dato^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-ibm_blog_building-1)}. La famiglia è stata ufficialmente presentata il 7 settembre 2023 nell'ambito del lancio della piattaforma cloud IBM watsonx.ai^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-techcrunch_2023-2)}. IBM posiziona Granite come soluzioni aperte, performanti e affidabili per le imprese, ponendo l'accento sulla trasparenza dei dati di addestramento, sul controllo dei rischi e sulla licenza che consente l'uso commerciale^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-granite_main_page-3)}. ## Storia dello sviluppo La famiglia di modelli Granite è diventata parte della strategia di IBM per fornire alle aziende modelli generativi proprietari insieme a modelli dei partner. - **Settembre 2023**: Annuncio ufficiale e lancio dei primi modelli sulla piattaforma watsonx.ai. Le prime versioni, **Granite.13b.instruct** e **Granite.13b.chat**, avevano circa 13 miliardi di parametri ed erano orientate ai principali compiti di elaborazione del linguaggio^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-techcrunch_2023-2)}. - **Maggio 2024**: IBM annuncia il rilascio open source di diversi modelli **Granite Code** (da 3 a 34 miliardi di parametri) sotto licenza Apache 2.0. I pesi dei modelli sono stati pubblicati sulla piattaforma Hugging Face, rappresentando un passo importante nel supporto all'ecosistema aperto dell'AI^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-ibm_code_open-4)}. - **Autunno 2024**: IBM rilascia l'aggiornamento **Granite 3.0**, che include modelli di dimensioni ridotte (2 e 8 miliardi di parametri) e nuove funzionalità, confermando la direzione verso l'espansione della famiglia^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-granite3_huggingface-5)}. ## Architettura e addestramento ### Architettura I modelli IBM Granite sono costruiti sull'architettura del **decoder del transformer** (*decoder-only*), analogamente ai modelli GPT. Il modello base Granite.13b utilizza il meccanismo **multi-query attention** e dispone di una finestra di contesto fino a 8000 token^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-granite_tech_doc-6)}. I modelli vengono addestrati tramite *self-supervised learning*. ### Dati di addestramento e AI Governance Una caratteristica fondamentale di Granite è l'utilizzo di un corpus di dati curato internamente, selezionato in base alle esigenze aziendali. A differenza di molti LLM addestrati su campionamenti web non filtrati, Granite è stato addestrato su dati di alta qualità (*enterprise-quality*), che coprono i seguenti domini^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-granite_tech_doc-6)}: - **Dati accademici e scientifici**: letteratura scientifica, pubblicazioni tecniche. - **Codice sorgente**: grandi raccolte di codice in molteplici linguaggi di programmazione. - **Diritto**: decisioni giudiziarie, rapporti pubblici. - **Finanza**: bilanci aziendali. - **Internet**: testi non strutturati di carattere generale, sottoposti a filtraggio. IBM sottolinea che lo sviluppo ha seguito rigorosi principi di **AI Governance** (etica e gestione dei dati). Ogni porzione di dati è stata sottoposta a una procedura di verifica della conformità alle politiche aziendali. Per la rimozione di contenuti indesiderati è stato utilizzato un rilevatore interno denominato **«HAP»** (Hate and Profanity), oltre a blocklist automatiche di risorse web^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-ibm_blog_building-1)}. IBM ha pubblicato un dettagliato rapporto tecnico con l'elenco delle fonti, un passo raro per le grandi aziende tecnologiche che garantisce un elevato livello di trasparenza. ## La famiglia di modelli Granite La famiglia IBM Granite comprende diverse categorie di modelli per vari scopi aziendali: - **Modelli linguistici (Granite Language Models)**: Modelli base e con instruction fine-tuning per compiti di elaborazione del testo: generazione, riassunto, classificazione e altro. - **Modelli per il codice (Granite Code Models)**: LLM specializzati, addestrati su oltre 100 linguaggi di programmazione, per il completamento automatico, la generazione e la correzione del codice. Disponibili in dimensioni da 3 a 34 miliardi di parametri^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-ibm_code_open-4)}. - **Modelli visivi (Granite Vision Models)**: Reti neurali per l'analisi di immagini e documenti, il riconoscimento del testo e la comprensione del contenuto. - **Modelli vocali (Granite Speech Models)**: Modelli compatti per il riconoscimento e la traduzione del parlato. - **Modelli per le serie temporali (Granite for Time Series)**: Modelli specializzati per la previsione basata su serie temporali. - **Modello geospaziale (Granite for Geospatial)**: Sviluppato in collaborazione con la NASA per l'analisi di immagini satellitari e altri dati geospaziali. - **Modelli di embedding (Granite Embedding Models)**: Modelli per compiti di ricerca semantica e costruzione di sistemi RAG. - **Granite Guardian**: Modulo specializzato per la sicurezza, destinato al filtraggio di richieste indesiderate e al monitoraggio dei contenuti. ## Codice aperto e licenze IBM ha posto un'enfasi significativa sull'apertura della famiglia Granite, posizionandola come alternativa trasparente agli LLM proprietari chiusi. Nel maggio 2024 l'azienda ha rilasciato alla comunità open source i modelli Granite Code originali sotto licenza **Apache 2.0**, che ne consente il libero utilizzo, la modifica e la distribuzione^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-ibm_code_open-4)}. Questo passo, insieme alla pubblicazione di informazioni dettagliate sui dati di addestramento, ha valso a IBM un'alta considerazione da parte della comunità di ricerca. Nel 2024 il modello ha raggiunto posizioni di vertice nell'**Indice di trasparenza dei modelli fondazionali** dell'Università di Stanford^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-granite_main_page-3)}. ## Applicazioni I modelli Granite sono integrati nella piattaforma cloud IBM watsonx e vengono utilizzati in diversi scenari aziendali. - **Analisi sportiva (US Open)**: In collaborazione con la United States Tennis Association (USTA), IBM utilizza Granite per la creazione automatica di report di partita e commenti audio al termine di ogni incontro del torneo US Open. La soluzione genera una dettagliata rassegna testuale della partita in pochi minuti dal suo termine^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-usopen_2024-7)}. - **Assistenza ai programmatori**: I modelli Granite Code sono alla base di **IBM watsonx Code Assistant** — una famiglia di strumenti in grado, ad esempio, di trasformare automaticamente il codice legacy in COBOL in moderni microservizi per IBM Z^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-ibm_code_open-4)}. - **Applicazioni AI di settore**: Lockheed Martin ha integrato i modelli Granite nella propria piattaforma AI Factory per compiti di sicurezza nazionale. ESPN utilizza Granite per la generazione di commenti personalizzati nel fantasy sport^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_note-granite_main_page-3)}. ## Bibliografia - 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. ## Note 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_ref-ibm_blog_building_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#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)_(IT)#cite_ref-techcrunch_2023_2-0)} ^{[2.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#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)_(IT)#cite_ref-granite_main_page_3-0)} ^{[3.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_ref-granite_main_page_3-1)} ^{[3.2](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_ref-granite_main_page_3-2)} «Granite». *IBM*. [3] 4. ↑ ^{[4.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_ref-ibm_code_open_4-0)} ^{[4.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_ref-ibm_code_open_4-1)} ^{[4.2](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_ref-ibm_code_open_4-2)} ^{[4.3](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#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)_(IT)#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)_(IT)#cite_ref-granite_tech_doc_6-0)} ^{[6.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#cite_ref-granite_tech_doc_6-1)} «Granite Foundation Models: Technical Specifications». *IBM*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(IT)#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]