تم نشره على: 24 مارس 2025 / تحديث من: 24 مارس 2025 - المؤلف: Konrad Wolfenstein
الذكاء الاصطناعي مع Exaone Deep: LG AI Research يقدم منطقيًا جديدًا من الذكاء الاصطناعي من الذكاء الاصطناعي من كوريا الجنوبية: Xpert.Digital
هجوم كوريا الجنوبية الهجومية: إكسايون العميق يضع المعايير العالمية
يعرض LG Exaone Deep: AI العامل الثوري على أساس مفتوح المصدر
مع Exaone Deep ، نشرت LG AI Research نموذجًا إضافيًا لمنظمة العفو الدولية كمصدر مفتوح يجلب جهود منظمة العفو الدولية الكورية الجنوبية إلى المسرح العالمي. النموذج المقدم في مارس 2025 بينما يتميز مؤتمر مطور NVIDIA GTC بقدرته على صياغة القرارات والتحقق منها واتخاذها بناءً على ذلك. يمثل حل الذكاء الاصطناعي المبتكر هذا الانتقال إلى عصر "Agentic AI" ويوضع LG بين الشركات العالمية القليلة التي تدفع هذه التكنولوجيا إلى الأمام. مع الإنجازات المثيرة للإعجاب في المعايير الرياضية والعلمية والترميز مع حجم نموذج فعال ، يعد Exaone Deep تقدمًا كبيرًا في تطور الذكاء الاصطناعي.
عائلة نموذج exaone وتطورها
من البداية إلى exaone عميق
تم وضع أساس Exaone Deep في ديسمبر 2020 مع أساس LG AI Research. تحت قيادة رئيس شركة LG Corp Koo Kwang-Mo ، تم إطلاق قسم الأبحاث بهدف تأمين مستقبل LG على المدى الطويل من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي. في اجتماع إداري ، أكد Koo: "علينا تطوير الذكاء الاصطناعى مع التبصر للحفاظ على محركات النمو في الثلاثينيات."
بدأ تطوير عائلة Exaone Model بـ Exaone 1.0 في ديسمبر 2021 ، وهو نموذج "Supergiant AI" مع حوالي 300 مليار معلمة. وأعقب ذلك Exaone 2.0 في يوليو 2023 و Exaone 3.0 في أغسطس 2024 ، كان الأخير كأول نموذج منظمة العفو الدولية في كوريا الجنوبية معلمًا مهمًا. في نهاية عام 2024 ، يتبع exaone 3.5 تحسين الامتثال للتعليمات وفهم السياقات الأطول. يعتمد Exaone Deep على هذا التطور ويركز بشكل خاص على مهارات التفكير.
الهندسة المعمارية الفنية والمتغيرات النموذجية
يعتمد Exaone Deep على بنية محولات Decoder-On-On ومتوفر في ثلاثة متغيرات الحجم:
- Exaone Deep-32b: النموذج الرئيسي الذي يحتوي على 32 مليار معلمة و 64 طبقة ، محسّن لأداء التفكير الأقصى.
- Exaone Deep-7.8b: نسخة خفيفة الوزن مع 7.8 مليار معلمة و 32 طبقة ، والتي توفر 95 ٪ من أداء طراز 32B في 24 ٪ فقط من الحجم.
- Exaone Deep-2.4b: نموذج على الجهاز مع 2.4 مليار معلمة و 30 طبقة ، والتي ، على الرغم من حجمها الصغير (7.5 ٪ من طراز 32B) ، لا يزال يصل إلى 86 ٪ من الأداء.
جميع النماذج لديها نطاق سياق أقصى قدره 32،768 رمزًا ، وهو تحسن كبير مقارنة بالنماذج السابقة. تم تدريب النماذج بشكل أساسي على سجلات البيانات المتخصصة في التفكير والتي تأخذ في الاعتبار عمليات التفكير الطويلة ، والتي تمكنهم من فهم العلاقات الأكثر تعقيدًا واستخلاص الاستنتاجات المنطقية.
مناسب ل:
ميزات الأداء والنتائج القياسية
التفكير الرياضي وحل المشكلات العلمية
يظهر Exaone Deep نتائج مثيرة للإعجاب بشكل خاص في مهام التفكير الرياضي والعلمي. سجل نموذج 32B 94.5 نقطة في اختبار القبول في جامعة كوريا الجنوبية (CSAT) في جزء الرياضيات وفي امتحان الرياضيات الدعائية الأمريكية (AIME) 2024 90.0 نقطة ، والذي يتجاوز النماذج المتنافسة.
مع MATH-500 ، فهرس لتقييم مهارات حل المشكلات الرياضية ، حقق 95.7 نقطة. تجدر الإشارة بشكل خاص إلى أن النموذج يحقق هذه الخدمات مع حوالي 5 ٪ فقط من حجم بعض طرازات "العمالقة" مثل Deepseek-R1 (671 مليار معلمة).
في مجال التفكير العلمي ، سجل نموذج 32B في اختبار GPQA ، الذي قام بتقييم مهارات حل المشكلات على مستوى الدكتوراه في الفيزياء والكيمياء والبيولوجيا ، 66.1 نقطة. تؤكد هذه النتائج على قدرة النموذج على فهم وتطبيق المفاهيم العلمية المعقدة.
مهارات الترميز والفهم العام للغة
يثبت Exaone Deep أيضًا قوته في مجال الترميز وحل المشكلات. في اختبار LiveCodeBench الذي يقيم مهارات الترميز ، وصل نموذج 32B إلى 59.5. ويؤكد ذلك إمكاناته في تطوير البرمجيات والأتمتة وغيرها من المجالات الفنية التي تتطلب درجة عالية من الحساب.
في الفهم العام للغة ، حصل النموذج على أعلى درجة MMLU (فهم لغة متعدد المهام ضخمة) تحت النماذج الكورية برصيد 83.0 نقطة. هذا يدل على أن Exaone Deep ليس فعالًا فقط في مهام التفكير المتخصصة ، ولكن أيضًا في الفهم العام للغة.
كفاءة الأداء للنماذج الأصغر
إن أداء المتغيرات النموذجية الأصغر جديرة بالملاحظة بشكل خاص. سجل طراز 7.8b 94.8 نقطة في MATH-500 و 59.6 نقطة في AIME 2025 ، في حين أن طراز 2.4B في MATH-500 92.3 نقطة و 47.9 نقطة لـ AIME 2024. تضع هذه النتائج الإصدارات الأصغر من exaone في أعماق فئات كل منها في جميع المعايير المهمة.
يفاجأ المجتمع بشكل خاص بأداء نموذج 2.4B. في مساهمة Reddit ، تجدر الإشارة إلى أن هذا النموذج الصغير يتجاوز حتى نموذج GEMMA3 27B الأكبر بكثير في معايير معينة. كتب أحد المستخدمين: "أقصد أن تخبر نفسي أن طراز 2.4B (46.6) يتجاوز GEMMA3 27B (29.7) في معيار الكود المباشر؟"
إمكانات التطبيق والمعنى في سوق الذكاء الاصطناعى
مجالات التطبيق في الصناعة والبحث والتعليم
LG AI Research تتوقع أن تستخدم Exaone عميق في مجالات مختلفة. يقول البيان الصحفي: "لن يتم استخدام Exaone Deep في المجالات المهنية التي تحتاجها الصناعات في المستقبل فحسب ، ولكن أيضًا في مجالات البحث العلمي والتعليم مثل الفيزياء والكيمياء من خلال إظهار الأداء العالي في مؤشرات التقييم للمجالات المتخصصة مثل الرياضيات والعلوم والترميز".
ينصب التركيز بشكل خاص على نموذج الجهاز (2.4B) ، والذي يمكن استخدامه بسبب صغر حجمه على أجهزة مثل الهواتف الذكية والسيارات وفي الروبوتات. نظرًا لأن البيانات يمكن معالجتها بأمان على الجهاز دون الاتصال الضروري للخوادم الخارجية ، فإن هذا النموذج يوفر مزايا لأمن البيانات وحماية البيانات الشخصية.
تحديد المواقع في مسابقة الذكاء الاصطناعي العالمي
مع نشر Exaone Deep ، تضع LG نفسها في سوق الذكاء الاصطناعى العالمي المتزايد التنافسية. بالتالي ، تتنافس شركة التكنولوجيا الكورية الجنوبية في منافسة مباشرة مع شركات التكنولوجيا الكبيرة مثل Openaai و Google Deepmind ومطوري الذكاء الاصطناعى الصينيين مثل Deepseek.
وقال ممثل لأبحاث LG AI: "لقد أعلننا عن Exaone بعمق حوالي شهر بعد مشاركته في اجتماع تشخيص وتفتيش صناعة الذكاء الاصطناعى المحلي ، والذي عقد في فبراير في اللجنة الوطنية للذكاء الاصطناعي في فبراير ونشر المصدر المفتوح لنموذج Deepseek R1 على مستوى التنقيب". وأضاف الممثل: "جوهر تقنية LGS KI هو صيانة الأداء في حين انخفاض كبير في حجم النموذج."
في الوقت الذي تحصل فيه النماذج الموفرة من حيث التكلفة على اهتمام كبير بعد ظهور Chinas Deepseek في مجال إمكانيات التفكير ، يمكن أن يكون نهج LGS لتطوير نماذج أصغر ولكن قوية ميزة استراتيجية.
معنى المنطق-كي و "العميل الذكاء الاصطناعي"
من المعرفة-سكي إلى المنطق-كي
مع Exaone Deep ، تأخذ LG AI Research الانتقال من "Knowledge Ki" إلى "التفكير-KI". في حين أن نماذج الذكاء الاصطناعى التقليدية موجهة بشكل أساسي نحو مكالمات المعلومات وتوفيرها ، فإن التفكير المنطقي مثل exaone Deep يمكنه إعداد الفرضيات بشكل مستقل ، والتحقق منها واتخاذ قرارات مستقلة بناءً عليها.
تمثل هذه القدرة الدخول إلى عصر "Agency AI" - AI النشط ، والذي يمكنه "التفكير" والتصرف بشكل مستقل. يوضح LG AI Research: "يشير Aulecic AI إلى الذكاء الاصطناعي النشط القادر على اتخاذ قرارات مستقلة من خلال صياغة الفرضيات بشكل مستقل وتنفيذ استنتاجات للتحقق منها."
استراتيجية المصدر المفتوح
أحد الجوانب المهمة في منشور Exaone Deep هو قرار تزويد النموذج كمصدر مفتوح. ويلي ذلك الاستراتيجية التي بدأت مع Exaone 3.0 ، أول نموذج AI مفتوح المصدر في كوريا الجنوبية.
تمكن استراتيجية المصدر المفتوح المطورين من استخدام وتطوير نموذج لأغراض البحث دون قيود. قد يؤدي ذلك إلى تطبيق أوسع وتطوير مزيد من التطوير للتكنولوجيا وتعزيز موقف LG في النظام البيئي العالمي لمنظمة العفو الدولية.
وقال Kyung-Hoon Bae ، رئيس LG AI Research: "نحن نخطط لتوفير هذا النموذج متعدد الاستخدامات وخفيف الوزن كمصدر مفتوح حتى تتمكن الجامعات والمؤسسات البحثية من استخدام أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعى ، والتي تساهم في النظام البيئي لأبحاث الذكاء الاصطناعى وزيادة تحسين القدرة التنافسية لمنظمة العفو الدولية."
مناسب ل:
التوقعات المستقبلية والتطورات المستمرة
Chatexaone: المعيار الجديد للإنتاجية القائمة على الذكاء الاصطناعي في الشركة
تخطط LG للعمل مع الشركات التابعة LG في النصف الثاني من العام من أجل دمج Exaone في عمق المنتجات والخدمات المختلفة. اعتمادًا على التطبيق ، ستتوفر Exaons بأحجام مختلفة من النماذج ، من نموذج الوزن الخفيف للغاية لخدمات الجهاز إلى النموذج العالي الأداء للتطبيقات المتخصصة.
مثال ملموس للتطبيق العملي لتكنولوجيا exaone هو ChatexaOne ، وكيل KI يعتمد على Exaone 3.0 للشركات المتوفرة بالفعل كإصدار تجريبي مفتوح لموظفي Group. يوفر ChatexaOne وظائف مختلفة لزيادة إنتاجية العمل ، بما في ذلك أنظمة الإجابة عن الأسئلة المستندة إلى Web في الوقت الفعلي ، وأنظمة الاستجابة للوثائق والصور المستندة إلى الصور ، ودعم الترميز وإدارة قواعد البيانات.
مزيد من التطوير لخبرة الذكاء الاصطناعى داخل مجموعة LG
يعد تطوير Exaone Deep جزءًا من استراتيجية أكبر من الذكاء الاصطناعي داخل مجموعة LG. قامت LG بالفعل بإنشاء مدرسة دراسات عليا منظمة العفو الدولية من أجل الترويج للمهندسين المصممين مع درجة الماجستير لمدة تسعة أشهر وبرنامج الدكتوراه لمدة 18 شهرًا.
يعمل الموظفون الذين يأخذون هذه الدورات في المشاريع التي يصعب تطويرها للشركات التابعة الفردية. كجزء من مشروع تجريبي ، طورت شاشة LG تقنية تصميم لاستيعاب المزيد من وحدات البكسل على نفس الشاشة ، في حين أن LG Electronics و LG Innotek لتوقعات الطلب الدقيقة مع الذكاء الاصطناعي ، مما سيقلل بشكل كبير من تكاليف التخزين.
لماذا يمكن أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعى الأصغر خيارًا أفضل-نظرة على Exaone Deep
مع إدخال Exaone Deep ، حققت LG AI Research علامة فارقة مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي. كأول نموذج من الذكاء الاصطناعي في كوريا الجنوبية يعتمد على نموذج الأساس ، تضعه LG في عدد من شركات التكنولوجيا العالمية الرائدة التي تطور تقنية الذكاء الاصطناعى المتقدمة. يؤكد الأداء المثير للإعجاب في المعايير الرياضية والعلمية والترميز مع حجم النموذج الفعال إمكانات هذا النموذج لمجالات التطبيق المختلفة.
من الجدير بالذكر أن نهج LG جدير بالملاحظة لتطوير نماذج AI عالية الأداء بحجم صغير نسبيًا. في حين أن العديد من شركات الذكاء الاصطناعى تعتمد على نماذج أكبر من أي وقت مضى ، فإن Exaone Deep يظهر أنه مع التحسين الذكي والتدريب المتخصص ، يمكن أن تحقق النماذج الأصغر أداءً أعلى. هذا لا يمكن أن يوفر مزايا اقتصادية فحسب ، بل يمكّن أيضًا استخدام نماذج الذكاء الاصطناعى القوية على أجهزة الحافة.
من خلال نشر المصدر المفتوح لـ Exaone Deep ، تساهم Research AI في نظام AI العالمي للبحوث ، وفي الوقت نفسه ، تعزز موقف كوريا الجنوبية في مسابقة الذكاء الاصطناعى الدولي. يبقى أن نرى كيف يتم تنفيذ هذه التكنولوجيا في مختلف المنتجات والخدمات لمجموعة LG والابتكار الذي سيمكنها في مختلف الصناعات.
مناسب ل:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
كونراد ولفنشتاين
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
