Granite Embedding
La famille d'embeddings texte d'IBM pour la recherche en entreprise
Granite Embedding est la famille de modèles d’embeddings texte d’IBM pour la recherche d’information et la recherche sémantique, faite pour entrer dans des systèmes RAG d’entreprise, sur watsonx ou une infrastructure auto-hébergée. La variante multilingue de 278 millions de paramètres couvre douze langues, dont l’anglais, l’allemand, le japonais, l’arabe et le chinois. Elle produit des vecteurs de 768 dimensions à partir d’entrées allant jusqu’à 512 tokens. IBM l’a entraînée par fine-tuning contrastif, distillation de connaissances et fusion de modèles, sur un mélange de jeux de paires de pertinence ouverts et de données sélectionnées par IBM, en privilégiant des sources à licence permissive, adaptées à l’entreprise. Comme le reste de la ligne Granite, ces modèles sortent sous Apache 2.0 et passent par Hugging Face, Ollama et IBM watsonx. Ils concurrencent d’autres familles d’embeddings ouvertes, comme BGE et GTE, sur les benchmarks de recherche, tout en insistant sur la conformité et des données d’entraînement traçables pour les clients des secteurs régulés.