--- title: "IBM Granite (language model) (NL)" source: "https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "IBM_Granite_(language_model)_(NL)" language: "nl" categories: - "Category:Dutch" - "Category:Large language models" - "Category:LLM families" - "Category:Machine learning" revision_id: 3160 wiki_created_at: 2026-09-06T23:16:34Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:16:34Z downloaded_at: 2026-09-07T22:55:32Z --- # IBM Granite (language model) (NL) **IBM Granite** — dit is een serie grote taalmodellen (LLM), ontwikkeld door IBM voor gebruik in een bedrijfsomgeving. De Granite-modellen zijn autoregressieve transformers met een decoder-only architectuur, die in staat zijn tekst te genereren op basis van een gegeven context^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-ibm_blog_building-1)}. De familie werd officieel geïntroduceerd op 7 september 2023 in het kader van de lancering van het cloudplatform IBM watsonx.ai^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-techcrunch_2023-2)}. IBM positioneert Granite als open, performante en betrouwbare oplossingen voor ondernemingen, met nadruk op transparantie van trainingsdata, risicobeheersing en licentieverlening die commercieel gebruik toestaat^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-granite_main_page-3)}. ## Ontwikkelingsgeschiedenis De Granite-modelfamilie werd onderdeel van IBM's strategie om bedrijven te voorzien van eigen generatieve modellen naast modellen van partners. - **September 2023**: Officiële aankondiging en lancering van de eerste modellen op het platform watsonx.ai. De eerste releases, **Granite.13b.instruct** en **Granite.13b.chat**, hadden ongeveer 13 miljard parameters en waren gericht op kerntaken voor taalverwerking^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-techcrunch_2023-2)}. - **Mei 2024**: IBM kondigt de open release aan van meerdere **Granite Code**-modellen (van 3 tot 34 miljard parameters) onder de Apache 2.0-licentie. De modelgewichten werden gepubliceerd op het platform Hugging Face, wat een belangrijke stap was in de ondersteuning van het open AI-ecosysteem^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-ibm_code_open-4)}. - **Herfst 2024**: IBM brengt de update **Granite 3.0** uit, met kleinere modellen (2 en 8 miljard parameters) en nieuwe functies, waarmee de koers richting uitbreiding van de familie wordt bevestigd^{[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-granite3_huggingface-5)}. ## Architectuur en training ### Architectuur De IBM Granite-modellen zijn gebouwd op de architectuur van de **transformer-decoder** (*decoder-only*), vergelijkbaar met GPT-modellen. Het basismodel Granite.13b maakt gebruik van het mechanisme **multi-query attention** en heeft een contextvenster tot 8000 tokens^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-granite_tech_doc-6)}. De modellen worden getraind met behulp van *self-supervised learning*. ### Trainingsdata en AI Governance Een belangrijk kenmerk van Granite is het gebruik van een eigen gecureerd gegevenskorpus, geselecteerd op basis van de behoeften van ondernemingen. In tegenstelling tot veel LLM's die worden getraind op ongefilterde websamples, werd Granite getraind op data van hoge kwaliteit (*enterprise-quality*), die de volgende domeinen bestrijkt^{[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-granite_tech_doc-6)}: - **Academische en wetenschappelijke data**: wetenschappelijke literatuur, technische publicaties. - **Programmacode**: grote hoeveelheden code in meerdere programmeertalen. - **Juridische sector**: rechterlijke uitspraken, publieke rapporten. - **Financiën**: financiële verslaggeving van bedrijven. - **Internet**: ongestructureerde teksten van algemene aard die een filterprocedure hebben doorlopen. IBM benadrukt dat de ontwikkeling de strikte principes van **AI Governance** (ethiek en gegevensbeheer) heeft gevolgd. Elk gedeelte van de data werd onderworpen aan een procedure voor verificatie van naleving van het bedrijfsbeleid. Voor het verwijderen van ongewenste inhoud werd een interne detector **«HAP»** (Hate and Profanity) gebruikt, evenals automatische blokkeerlijsten van webbronnen^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-ibm_blog_building-1)}. IBM heeft een gedetailleerd technisch rapport gepubliceerd met een lijst van bronnen, wat een zeldzame stap is voor grote technologiebedrijven en voor een hoge mate van transparantie zorgt. ## De Granite-modelfamilie De IBM Granite-familie omvat meerdere categorieën modellen voor verschillende zakelijke toepassingen: - **Taalmodellen (Granite Language Models)**: Basis- en instructie-gefinetuned modellen voor tekstverwerking: generatie, samenvatting, classificatie en meer. - **Modellen voor code (Granite Code Models)**: Gespecialiseerde LLM's, getraind op 100+ programmeertalen, voor aanvulling, generatie en correctie van code. Beschikbaar in formaten van 3 tot 34 miljard parameters^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-ibm_code_open-4)}. - **Visiemodellen (Granite Vision Models)**: Neurale netwerken voor analyse van afbeeldingen en documenten, tekstherkenning en begrip van inhoud. - **Spraakmodellen (Granite Speech Models)**: Compacte modellen voor spraakherkenning en -vertaling. - **Modellen voor tijdreeksen (Granite for Time Series)**: Gespecialiseerde modellen voor voorspellingen op basis van tijdreeksen. - **Georuimtelijk model (Granite for Geospatial)**: Ontwikkeld in samenwerking met NASA voor de analyse van satellietbeelden en andere geodata. - **Embedding-modellen (Granite Embedding Models)**: Modellen voor semantisch zoeken en het bouwen van RAG-systemen. - **Granite Guardian**: Een gespecialiseerde module voor beveiliging, bedoeld voor het filteren van ongewenste verzoeken en het monitoren van inhoud. ## Open source en licentieverlening IBM heeft sterk ingezet op de openheid van de Granite-familie, en positioneert die als een transparant alternatief voor gesloten propriëtaire LLM's. In mei 2024 stelde het bedrijf de bronmodellen van Granite Code beschikbaar aan de open-sourcegemeenschap onder de **Apache 2.0**-licentie, waardoor deze vrij kunnen worden gebruikt, aangepast en verspreid^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-ibm_code_open-4)}. Deze stap, samen met de publicatie van gedetailleerde informatie over de trainingsdata, heeft IBM een hoge waardering opgeleverd van de onderzoeksgemeenschap. In 2024 nam het model leidende posities in op de **Foundation Model Transparency Index** van de Stanford University^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-granite_main_page-3)}. ## Toepassingen De Granite-modellen zijn geïntegreerd in het cloudplatform IBM watsonx en worden in verschillende bedrijfsscenario's ingezet. - **Sportanalyse (US Open)**: In samenwerking met de United States Tennis Association (USTA) gebruikt IBM Granite voor het automatisch aanmaken van wedstrijdverslagen en audiocommentaar na afloop van elke wedstrijd op het US Open-toernooi. De oplossing genereert binnen enkele minuten na het einde van de wedstrijd een uitgebreid tekstueel overzicht^{[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-usopen_2024-7)}. - **Ondersteuning van programmeurs**: De Granite Code-modellen vormen de basis van **IBM watsonx Code Assistant** — een familie van tools die bijvoorbeeld verouderde COBOL-code automatisch kunnen omzetten naar moderne microservices voor IBM Z^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-ibm_code_open-4)}. - **Sectorspecifieke AI-toepassingen**: Lockheed Martin heeft Granite-modellen geïntegreerd in zijn AI Factory-platform voor nationale veiligheidstoepassingen. ESPN gebruikt Granite voor het genereren van gepersonaliseerd commentaar in fantasy sports^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_note-granite_main_page-3)}. ## Literatuur - 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. ## Noten 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_ref-ibm_blog_building_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#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)_(NL)#cite_ref-techcrunch_2023_2-0)} ^{[2.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#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)_(NL)#cite_ref-granite_main_page_3-0)} ^{[3.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_ref-granite_main_page_3-1)} ^{[3.2](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_ref-granite_main_page_3-2)} «Granite». *IBM*. [3] 4. ↑ ^{[4.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_ref-ibm_code_open_4-0)} ^{[4.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_ref-ibm_code_open_4-1)} ^{[4.2](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_ref-ibm_code_open_4-2)} ^{[4.3](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#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)_(NL)#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)_(NL)#cite_ref-granite_tech_doc_6-0)} ^{[6.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#cite_ref-granite_tech_doc_6-1)} «Granite Foundation Models: Technical Specifications». *IBM*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(NL)#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]