Tehisintellekt EXAONE Deepiga: LG AI Research esitleb uut arutluskäiku tegevat tehisintellekti mudelit – Lõuna-Koreast pärit agentne tehisintellekt – Pilt: Xpert.Digital
Lõuna-Korea tehisintellekti pealetung: EXAONE Deep seab ülemaailmsed standardid
LG esitleb EXAONE Deepi: revolutsioonilist avatud lähtekoodiga agentide tehisintellekti
LG AI Research on avaldanud avatud lähtekoodiga EXAONE Deepi, täiustatud arutluskäitumisega tehisintellekti mudeli, mis toob Lõuna-Korea tehisintellekti jõupingutused globaalsele lavale. NVIDIA GTC arendajakonverentsil 2025. aasta märtsis avalikustatud mudelit iseloomustab võime iseseisvalt hüpoteese sõnastada ja testida ning nende põhjal autonoomseid otsuseid langetada. See uuenduslik tehisintellekti lahendus tähistab üleminekut "agentse tehisintellekti" ajastusse ja asetab LG väheste globaalsete ettevõtete hulka, kes seda tehnoloogiat edasi viivad. Muljetavaldava jõudlusega matemaatilistes, teaduslikes ja kodeerimise võrdlusalustes koos tõhusa mudeli suuruse määramisega kujutab EXAONE Deep endast olulist edasiminekut tehisintellekti arendamisel.
EXAONE mudeliperekond ja selle arendus
Algusest peale kuni EXAONE Deepini
EXAONE Deepi alus pandi 2020. aasta detsembris LG AI Researchi asutamisega. LG Corpi esimehe Koo Kwang-mo juhtimisel loodi uurimisosakond eesmärgiga kindlustada LG pikaajaline tulevik tehisintellekti tehnoloogia abil. Juhtkonna koosolekul rõhutas Koo: „Peame tehisintellekti ennetavalt arendama, et kindlustada 2030. aastate kasvumootorid.“
EXAONE mudeliperekonna väljatöötamine algas 2021. aasta detsembris versiooniga EXAONE 1.0, mis on ligikaudu 300 miljardi parameetriga „ülihiiglaslik tehisintellekti“ mudel. Sellele järgnesid 2023. aasta juulis EXAONE 2.0 ja 2024. aasta augustis EXAONE 3.0, millest viimane oli Lõuna-Korea esimese avatud lähtekoodiga tehisintellekti mudelina oluline verstapost. 2024. aasta lõpus ilmus EXAONE 3.5, mis pakub paremat juhiste järgimist ja pikemate kontekstide mõistmist. EXAONE Deep tugineb sellele arendusele ja keskendub spetsiaalselt arutlusvõimele.
Tehniline arhitektuur ja mudelivariandid
EXAONE Deep põhineb ainult dekoodril põhineval trafoarhitektuuril ja on saadaval kolmes suurusvariandis:
- EXAONE Deep-32B: lipulaevamudel 32 miljardi parameetri ja 64 kihiga, mis on optimeeritud maksimaalse arutlusvõime saavutamiseks.
- EXAONE Deep-7.8B: Kerge versioon 7,8 miljardi parameetri ja 32 kihiga, pakkudes 95% 32B mudeli jõudlusest vaid 24% suuruse juures.
- EXAONE Deep-2.4B: Seadmesisene mudel 2,4 miljardi parameetri ja 30 kihiga, mis vaatamata oma väiksusele (7,5% 32B mudelist) saavutab siiski 86% jõudlusest.
Kõigi mudelite maksimaalne kontekstiulatus on 32 768 märki, mis on eelmiste mudelitega võrreldes märkimisväärne edasiminek. Mudelid treeniti peamiselt arutluspõhiste andmekogumite abil, mis arvestavad pikkade mõtteprotsessidega, võimaldades neil mõista keerukamaid seoseid ja teha loogilisi järeldusi.
Sobib selleks:
Toimivusnäitajad ja võrdlustulemused
Matemaatiline arutluskäik ja teaduslik probleemide lahendamine
EXAONE Deep näitab eriti muljetavaldavaid tulemusi matemaatilistes ja loodusteaduslikes arutlusülesannetes. 32B mudel saavutas Lõuna-Korea kolledži sisseastumiseksamil (CSAT) matemaatikaosas 94,5 punkti ja 2024. aasta Ameerika kutseõppe matemaatikaeksamil (AIME) 90,0 punkti, edestades seega konkureerivaid mudeleid.
MATH-500-s, matemaatiliste probleemide lahendamise oskuste hindamise indeksis, saavutas see 95,7 punkti. Eriti tähelepanuväärne on see, et mudel saavutab selle tulemuse vaid umbes 5% ulatuses mõnede „hiiglaslike” mudelite, näiteks DeepSeek-R1 (671 miljardit parameetrit), suurusest.
Teadusliku arutluskäigu valdkonnas sai 32B mudel GPQA Diamond testis, mis hindab füüsika, keemia ja bioloogia doktorikraadiga probleemide lahendamise oskusi, 66,1 punkti. Need tulemused rõhutavad mudeli võimet mõista ja rakendada keerulisi teaduslikke mõisteid.
Programmeerimisoskus ja üldine keeleoskus
EXAONE Deep näitab oma tugevust ka kodeerimises ja probleemide lahendamises. LiveCodeBenchi testis, mis hindas kodeerimisvõimet, saavutas 32B mudel tulemuse 59,5. See rõhutab selle potentsiaali rakenduste jaoks tarkvaraarenduses, automatiseerimises ja muudes tehnilistes valdkondades, mis nõuavad suurt arvutuslikku täpsust.
Üldise keeleoskuse osas saavutas mudel Korea mudelite seas kõrgeima MMLU (Massive Multitask Language Understanding) skoori, 83,0 punkti. See näitab, et EXAONE Deep toimib hästi mitte ainult spetsialiseeritud arutlusülesannetes, vaid ka üldises keeleoskuses.
Väiksemate mudelite energiatõhusus
Väiksemate mudelivariantide tulemused on eriti tähelepanuväärsed. 7.8B mudel saavutas MATH-500-s 94,8 punkti ja AIME 2025-s 59,6 punkti, samas kui 2.4B mudel sai MATH-500-s 92,3 punkti ja AIME 2024-s 47,9 punkti. Need tulemused asetavad EXAONE Deepi väiksemad versioonid oma vastavate kategooriate tippu kõigis peamistes võrdlusalustes.
Kogukond on eriti üllatunud 2.4B mudeli jõudlusest. Redditi postituses märgitakse, et see väike mudel edestab teatud võrdlustestides isegi märkimisväärselt suuremat Gemma3 27B mudelit. Üks kasutaja kirjutas: „Ma mõtlen – te ütlete mulle, et 2.4B mudel (46,6) edestab Gemma3 27B-d (29,7) reaalajas koodi võrdlustestis?“
Rakenduspotentsiaal ja olulisus tehisintellekti turul
Rakendusvaldkonnad tööstuses, teaduses ja hariduses
LG AI Research loodab, et EXAONE Deepi hakatakse kasutama erinevates valdkondades. Pressiteates öeldakse: „EXAONE Deepi hakatakse laialdaselt kasutama mitte ainult tuleviku tööstusharude poolt nõutavates professionaalsetes valdkondades, vaid ka teadus- ja haridusvaldkondades, näiteks füüsikas ja keemias, näidates üles kõrget tulemuslikkust spetsialiseeritud valdkondade, näiteks matemaatika, loodusteaduste ja kodeerimise hindamisnäitajate osas.“
Erilist tähelepanu pööratakse seadmesisesele mudelile (2.4B), mida oma väikese suuruse tõttu saab kasutada sellistes seadmetes nagu nutitelefonid, autod ja robootika. Kuna andmeid saab seadmes turvaliselt töödelda ilma väliste serveritega ühenduse loomiseta, pakub see mudel eeliseid andmeturbe ja isikuandmete kaitse osas.
Positsioneerimine globaalses tehisintellekti konkurentsis
EXAONE Deepi turuletoomisega positsioneerib LG end üha konkurentsitihedamal globaalsel tehisintellekti turul. Lõuna-Korea tehnoloogiaettevõte astub seega otsesesse konkurentsi suurte tehnoloogiaettevõtetega nagu OpenAI, Google DeepMind ja Hiina tehisintellekti arendajatega nagu DeepSeek.
LG tehisintellekti uuringute esindaja ütles: „Teatasime EXAONE Deepist umbes kuu aega pärast osalemist veebruaris Riiklikus Tehisintellekti Komitees toimunud kodumaise tehisintellekti tööstuse konkurentsidiagnostika ja inspekteerimise kohtumisel, kus me andsime ka märku oma kavatsusest muuta DeepSeek R1-taseme mudel avatud lähtekoodiga.“ Esindaja lisas: „LG tehisintellekti tehnoloogia tuum on jõudluse säilitamine, vähendades samal ajal oluliselt mudeli suurust.“
Ajal, mil kulutõhusatele mudelitele pööratakse pärast Hiina DeepSeeki arutlusvõime kasvu märkimisväärset tähelepanu, võib LG lähenemisviis väiksemate, kuid võimsate mudelite arendamisele kujutada endast strateegilist eelist.
Arutlusliku tehisintellekti ja „agentse tehisintellekti” olulisus
Teadmistepõhisest tehisintellektist arutleva tehisintellektini
EXAONE Deepiga läheb LG AI Research üle „teadmiste tehisintellektilt“ „arutluskäitumisele“. Kui traditsioonilised tehisintellekti mudelid keskenduvad peamiselt teabe hankimisele ja edastamisele, siis arutlevad tehisintellektid, nagu näiteks EXAONE Deep, saavad iseseisvalt hüpoteese sõnastada, neid testida ja selle teabe põhjal autonoomselt otsuseid langetada.
See võimekus tähistab sisenemist „agentse tehisintellekti“ ajastusse – aktiivse tehisintellekti, mis on võimeline iseseisvalt „mõtlema“ ja tegutsema. LG AI Research selgitab: „Agentne tehisintellekt viitab aktiivsele tehisintellektile, mis on võimeline tegema autonoomseid otsuseid, sõnastades iseseisvalt hüpoteese ja tehes järeldusi nende kontrollimiseks.“
Avatud lähtekoodi strateegia
EXAONE Deepi väljalaske võtmeaspekt on otsus muuta mudel kättesaadavaks avatud lähtekoodiga. See järgib strateegiat, mis sai alguse Lõuna-Korea esimese avatud lähtekoodiga tehisintellekti mudeli EXAONE 3.0-ga.
Avatud lähtekoodiga strateegia võimaldab arendajatel mudelit teadusuuringute eesmärgil piiranguteta kasutada ja edasi arendada. See võib viia tehnoloogia laiema rakendamise ja edasiarendamiseni ning tugevdada LG positsiooni globaalses tehisintellekti ökosüsteemis.
LG AI Researchi president Kyung-hoon Bae ütles: „Plaanime selle väga mitmekülgse ja kergekaalulise mudeli kättesaadavaks teha avatud lähtekoodiga tarkvarana, et ülikoolid ja teadusasutused saaksid kasutada uusimat generatiivset tehisintellekti tehnoloogiat, panustades tehisintellekti uurimisökosüsteemi ja parandades veelgi tehisintellekti konkurentsivõimet.“
Sobib selleks:
Tulevikuväljavaated ja praegused arengud
ChatEXAONE: uus standard tehisintellektil põhinevale tootlikkusele ettevõtetes
LG plaanib aasta teises pooles teha koostööd oma tütarettevõtetega, et integreerida EXAONE Deep erinevatesse toodetesse ja teenustesse. Sõltuvalt rakendusest on EXAONE saadaval erinevates mudelisuurustes, alates ülikergest mudelist seadmesisese tehisintellekti teenuste jaoks kuni suure jõudlusega mudelini spetsialiseeritud rakenduste jaoks.
Konkreetne näide EXAONE tehnoloogia praktilisest rakendamisest on ChatEXAONE, ettevõtetele mõeldud tehisintellekti agent, mis põhineb EXAONE 3.0-l ja on LG Grupi töötajatele avatud beetaversioonina juba saadaval. ChatEXAONE pakub mitmesuguseid funktsioone töö tootlikkuse suurendamiseks, sealhulgas reaalajas veebipõhiseid küsimuste-vastuste süsteeme, dokumendi- ja pildipõhiseid küsimuste-vastuste süsteeme, kodeerimise tuge ja andmebaaside haldust.
Tehisintellekti valdkonna oskusteabe edasiarendamine LG Grupis
EXAONE Deepi arendamine on osa LG Grupi laiemast tehisintellekti strateegiast. LG on juba loonud ettevõttesisese tehisintellekti magistrikooli, et koolitada kohandatud insenere üheksa-kuulise magistriprogrammi ja 18-kuulise doktoriprogrammi abil.
Nendel kursustel osalevad töötajad töötavad projektide kallal, mida üksikute tütarettevõtete jaoks oleks keeruline arendada. Pilootprojekti osana töötas LG Display välja disainitehnoloogia, mis võimaldab tehisintellekti abil samale ekraanile rohkem piksleid mahutada, samas kui LG Electronics ja LG Innotek uurisid tehisintellekti abil täpse nõudluse prognoosimise meetodeid, mis vähendavad oluliselt laokulusid.
Miks väiksemad tehisintellekti mudelid võivad olla parem valik – pilk EXAONE Deepile
EXAONE Deepi turuletoomisega on LG AI Research saavutanud tehisintellekti arendamises olulise verstaposti. Lõuna-Korea esimese alusmudelil põhineva arutluskäitumisega tehisintellekti mudelina asetab see LG selle täiustatud tehisintellekti tehnoloogiat arendavate juhtivate globaalsete tehnoloogiaettevõtete kõrvale. Selle muljetavaldav jõudlus matemaatilistes, teaduslikes ja kodeerimise võrdlustestides koos tõhusa mudeli suuruse määramisega rõhutab selle mudeli potentsiaali erinevates rakendustes.
Eriti tähelepanuväärne on LG lähenemisviis suhteliselt väikeste suure jõudlusega tehisintellekti mudelite arendamisele. Kuigi paljud tehisintellekti ettevõtted keskenduvad üha suurematele mudelitele, näitab EXAONE Deep, et intelligentse optimeerimise ja spetsialiseeritud koolituse abil saavad isegi väiksemad mudelid saavutada tippjõudluse. See ei paku mitte ainult majanduslikke eeliseid, vaid võimaldab ka võimsate tehisintellekti mudelite juurutamist servaseadmetesse.
Avatud lähtekoodiga EXAONE Deepi avaldamisega panustab LG AI Research globaalsesse tehisintellekti uurimisökosüsteemi ja tugevdab samal ajal Lõuna-Korea positsiooni rahvusvahelises tehisintellekti konkurentsis. Jääb üle oodata, kuidas seda tehnoloogiat rakendatakse erinevates LG Grupi toodetes ja teenustes ning milliseid uuendusi see erinevates tööstusharudes võimaldab.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.
