--- title: "IBM Granite (language model) (TH)" source: "https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "IBM_Granite_(language_model)_(TH)" language: "th" categories: - "Category:Large language models" - "Category:LLM families" - "Category:Machine learning" - "Category:Thai" revision_id: 3164 wiki_created_at: 2026-09-06T23:16:38Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:16:38Z downloaded_at: 2026-09-07T22:55:33Z --- # IBM Granite (language model) (TH) **IBM Granite** — คือชุดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดยบริษัท IBM สำหรับการใช้งานในสภาพแวดล้อมองค์กร โมเดล Granite เป็น autoregressive transformer ที่มีสถาปัตยกรรมแบบ decoder-only ซึ่งสามารถสร้างข้อความตามบริบทที่กำหนด[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-ibm_blog_building-1) ตระกูลโมเดลนี้ได้รับการเปิดตัวอย่างเป็นทางการเมื่อวันที่ 7 กันยายน 2023 ในกรอบของการเปิดตัวแพลตฟอร์มคลาวด์ IBM watsonx.ai[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-techcrunch_2023-2) IBM วางตำแหน่ง Granite ในฐานะโซลูชันที่เปิดเผย มีประสิทธิภาพ และเชื่อถือได้สำหรับองค์กร โดยเน้นความโปร่งใสของข้อมูลการฝึก การควบคุมความเสี่ยง และการออกใบอนุญาตที่อนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-granite_main_page-3) ## ประวัติการพัฒนา ตระกูลโมเดล Granite เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ของ IBM ในการมอบโมเดล generative ของตนเองแก่ธุรกิจ ควบคู่ไปกับโมเดลจากพันธมิตร - **กันยายน 2023**: การประกาศอย่างเป็นทางการและการเปิดตัวโมเดลชุดแรกบนแพลตฟอร์ม watsonx.ai รุ่นแรก ได้แก่ **Granite.13b.instruct** และ **Granite.13b.chat** มีพารามิเตอร์ประมาณ 13 พันล้านตัว และมุ่งเน้นงานด้านการประมวลผลภาษาหลัก[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-techcrunch_2023-2) - **พฤษภาคม 2024**: IBM ประกาศการเผยแพร่โอเพนซอร์สของโมเดล **Granite Code** หลายรุ่น (ตั้งแต่ 3 ถึง 34 พันล้านพารามิเตอร์) ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 น้ำหนักของโมเดลได้รับการเผยแพร่บนแพลตฟอร์ม Hugging Face ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการสนับสนุนระบบนิเวศ AI แบบเปิด[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-ibm_code_open-4) - **ฤดูใบไม้ร่วง 2024**: IBM เปิดตัวการอัปเดต **Granite 3.0** ซึ่งรวมถึงโมเดลขนาดเล็กลง (2 และ 8 พันล้านพารามิเตอร์) และฟีเจอร์ใหม่ ยืนยันแนวทางการขยายตระกูลโมเดล[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-granite3_huggingface-5) ## สถาปัตยกรรมและการฝึก ### สถาปัตยกรรม โมเดล IBM Granite สร้างขึ้นตามสถาปัตยกรรม **decoder ของ transformer** (*decoder-only*) คล้ายกับโมเดล GPT โมเดลพื้นฐาน Granite.13b ใช้กลไก **multi-query attention** และมีหน้าต่างบริบทสูงสุด 8,000 token[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-granite_tech_doc-6) โมเดลได้รับการฝึกด้วย *self-supervised learning* ### ข้อมูลการฝึกและ AI Governance คุณลักษณะสำคัญของ Granite คือการใช้คลังข้อมูลที่ดูแลเองโดยเฉพาะ ซึ่งคัดเลือกมาเพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กร แตกต่างจาก LLM หลายตัวที่ฝึกบนชุดข้อมูลเว็บที่ไม่ผ่านการกรอง Granite ได้รับการฝึกบนข้อมูลคุณภาพสูง (*enterprise-quality*) ที่ครอบคลุมโดเมนต่อไปนี้[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-granite_tech_doc-6): - **ข้อมูลวิชาการและวิทยาศาสตร์**: วรรณกรรมทางวิทยาศาสตร์ สิ่งพิมพ์ทางเทคนิค - **โค้ดโปรแกรม**: ชุดโค้ดในภาษาโปรแกรมมิงหลายภาษา - **นิติศาสตร์**: คำพิพากษา รายงานสาธารณะ - **การเงิน**: รายงานทางการเงินของบริษัท - **อินเทอร์เน็ต**: ข้อความทั่วไปที่ไม่มีโครงสร้างซึ่งผ่านการกรองแล้ว IBM เน้นย้ำว่าการพัฒนาดำเนินตามหลักการ **AI Governance** ที่เข้มงวด (จริยธรรมและการกำกับดูแลข้อมูล) ข้อมูลแต่ละส่วนผ่านกระบวนการตรวจสอบความสอดคล้องกับนโยบายองค์กร สำหรับการลบเนื้อหาที่ไม่พึงประสงค์ ใช้ตัวตรวจจับภายในที่เรียกว่า **«HAP»** (Hate and Profanity) รวมถึงรายการบล็อกอัตโนมัติสำหรับแหล่งข้อมูลเว็บ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-ibm_blog_building-1) IBM ได้เผยแพร่รายงานทางเทคนิคโดยละเอียดพร้อมรายชื่อแหล่งข้อมูล ซึ่งถือเป็นก้าวที่หายากสำหรับบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่และสร้างความโปร่งใสในระดับสูง ## ตระกูลโมเดล Granite ตระกูล IBM Granite ครอบคลุมหลายหมวดหมู่ของโมเดลสำหรับงานธุรกิจต่าง ๆ: - **โมเดลภาษา (Granite Language Models)**: โมเดลพื้นฐานและโมเดลที่ผ่านการ fine-tuning ตามคำสั่ง สำหรับงานประมวลผลข้อความ ได้แก่ การสร้างข้อความ การสรุปความ การจำแนกประเภท และอื่น ๆ - **โมเดลสำหรับโค้ด (Granite Code Models)**: LLM เฉพาะทางที่ฝึกบนภาษาโปรแกรมมิงกว่า 100 ภาษา สำหรับการเติมโค้ดอัตโนมัติ การสร้างโค้ด และการแก้ไขโค้ด มีให้เลือกในขนาดตั้งแต่ 3 ถึง 34 พันล้านพารามิเตอร์[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-ibm_code_open-4) - **โมเดลด้านการมองเห็น (Granite Vision Models)**: เครือข่ายประสาทสำหรับการวิเคราะห์รูปภาพและเอกสาร การรู้จำข้อความ และการทำความเข้าใจเนื้อหา - **โมเดลด้านเสียงพูด (Granite Speech Models)**: โมเดลขนาดกะทัดรัดสำหรับการรู้จำและแปลเสียงพูด - **โมเดลสำหรับอนุกรมเวลา (Granite for Time Series)**: โมเดลเฉพาะทางสำหรับการพยากรณ์บนพื้นฐานของอนุกรมเวลา - **โมเดลภูมิสารสนเทศ (Granite for Geospatial)**: พัฒนาร่วมกับ NASA สำหรับการวิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมและข้อมูลภูมิสารสนเทศอื่น ๆ - **โมเดล embedding (Granite Embedding Models)**: โมเดลสำหรับงานค้นหาเชิงความหมายและการสร้างระบบ RAG - **Granite Guardian**: โมดูลเฉพาะทางสำหรับการรักษาความปลอดภัย ออกแบบมาเพื่อกรองคำขอที่ไม่พึงประสงค์และตรวจสอบเนื้อหา ## โอเพนซอร์สและการออกใบอนุญาต IBM ให้ความสำคัญอย่างมากกับความเปิดเผยของตระกูล Granite โดยวางตำแหน่งเป็นทางเลือกที่โปร่งใสแทน LLM แบบปิดที่เป็นกรรมสิทธิ์ ในเดือนพฤษภาคม 2024 บริษัทได้มอบโมเดล Granite Code ต้นฉบับให้แก่ชุมชนโอเพนซอร์สภายใต้ใบอนุญาต **Apache 2.0** ซึ่งอนุญาตให้ใช้งาน ดัดแปลง และเผยแพร่ได้อย่างอิสระ[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-ibm_code_open-4) ก้าวนี้ ควบคู่กับการเผยแพร่ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลการฝึก ทำให้ IBM ได้รับการประเมินสูงจากชุมชนนักวิจัย ในปี 2024 โมเดลดังกล่าวครองอันดับต้น ๆ ใน **ดัชนีความโปร่งใสของ Foundation Model** ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-granite_main_page-3) ## การประยุกต์ใช้ โมเดล Granite ได้รับการผสานรวมเข้ากับแพลตฟอร์มคลาวด์ IBM watsonx และใช้งานในสถานการณ์องค์กรต่าง ๆ - **การวิเคราะห์กีฬา (US Open)**: โดยความร่วมมือกับสมาคมเทนนิสสหรัฐอเมริกา (USTA) IBM ใช้ Granite เพื่อสร้างรายงานแมตช์และคำบรรยายเสียงโดยอัตโนมัติหลังแต่ละแมตช์ในทัวร์นาเมนต์ US Open โซลูชันนี้สร้างบทวิจารณ์แมตช์แบบละเอียดภายในไม่กี่นาทีหลังสิ้นสุดการแข่งขัน[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-usopen_2024-7) - **การช่วยเหลือโปรแกรมเมอร์**: โมเดล Granite Code เป็นรากฐานของ **IBM watsonx Code Assistant** ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือที่สามารถ เช่น แปลงโค้ดเก่าในภาษา COBOL ให้เป็น microservice สมัยใหม่สำหรับ IBM Z โดยอัตโนมัติ[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-ibm_code_open-4) - **แอปพลิเคชัน AI เฉพาะอุตสาหกรรม**: Lockheed Martin ผสานรวมโมเดล Granite เข้ากับแพลตฟอร์ม AI Factory ของตนสำหรับงานด้านความมั่นคงแห่งชาติ ESPN ใช้ Granite เพื่อสร้างคำบรรยายส่วนบุคคลในกีฬา fantasy[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_note-granite_main_page-3) ## เอกสารอ้างอิง - 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. ## หมายเหตุ 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_ref-ibm_blog_building_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#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)_(TH)#cite_ref-techcrunch_2023_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#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)_(TH)#cite_ref-granite_main_page_3-0) [3.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_ref-granite_main_page_3-1) [3.2](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_ref-granite_main_page_3-2) «Granite». *IBM*. [3] 4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_ref-ibm_code_open_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_ref-ibm_code_open_4-1) [4.2](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_ref-ibm_code_open_4-2) [4.3](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#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)_(TH)#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)_(TH)#cite_ref-granite_tech_doc_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#cite_ref-granite_tech_doc_6-1) «Granite Foundation Models: Technical Specifications». *IBM*. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/IBM_Granite_(language_model)_(TH)#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]