בינה מלאכותית עם EXAONE Deep: LG AI Research מציגה מודל חדש של בינה מלאכותית לחשיבה – Agentic AI מדרום קוריאה – תמונה: Xpert.Digital
מתקפת הבינה המלאכותית של דרום קוריאה: EXAONE Deep קובעת סטנדרטים עולמיים
LG מציגה את EXAONE Deep: בינה מלאכותית מהפכנית בקוד פתוח
חברת LG AI Research פרסמה את EXAONE Deep, מודל בינה מלאכותית מתקדם לחשיבה, כקוד פתוח, ובכך הביאה את מאמצי הבינה המלאכותית של דרום קוריאה לזירה העולמית. המודל, שנחשף במרץ 2025 בכנס GTC למפתחים של NVIDIA, מאופיין ביכולתו לנסח ולבחון השערות באופן עצמאי ולקבל החלטות אוטונומיות על סמךן. פתרון בינה מלאכותית חדשני זה מסמן את המעבר לעידן ה"בינה המלאכותית הסוכנתית" וממקם את LG בין החברות הגלובליות הבודדות המקדמות טכנולוגיה זו קדימה. עם ביצועים מרשימים במבחנים מתמטיים, מדעיים וקידוד, בשילוב עם גודל מודל יעיל, EXAONE Deep מייצג התקדמות משמעותית בפיתוח בינה מלאכותית.
משפחת המודלים של EXAONE ופיתוחה
מההתחלות ועד EXAONE Deep
היסודות ל-EXAONE Deep הונחו בדצמבר 2020 עם הקמת LG AI Research. חטיבת המחקר, בראשות יו"ר LG Corp, קו קוואנג-מו, הוקמה במטרה להבטיח את עתידה ארוך הטווח של LG באמצעות טכנולוגיית בינה מלאכותית. בפגישת הנהלה, קו הדגיש: "עלינו לפתח בינה מלאכותית באופן יזום כדי להבטיח מניעי צמיחה לשנות ה-2030".
פיתוח משפחת המודלים EXAONE החל עם EXAONE 1.0 בדצמבר 2021, מודל "בינה מלאכותית ענקית" עם כ-300 מיליארד פרמטרים. אחריו יצאו EXAONE 2.0 ביולי 2023 ו-EXAONE 3.0 באוגוסט 2024, כאשר האחרון מייצג אבן דרך משמעותית כמודל הבינה המלאכותית הראשון בקוד פתוח של דרום קוריאה. בסוף 2024 שוחרר EXAONE 3.5, הכולל מעקב משופר אחר הוראות והבנה של הקשרים ארוכים יותר. EXAONE Deep בונה על פיתוח זה ומתמקד ספציפית ביכולות חשיבה.
ארכיטקטורה טכנית וגרסאות מודל
EXAONE Deep מבוסס על ארכיטקטורת שנאי של מפענח בלבד וזמינה בשלושה גרסאות גודל:
- EXAONE Deep-32B: דגם הדגל עם 32 מיליארד פרמטרים ו-64 שכבות, מותאם לביצועי חשיבה מקסימליים.
- EXAONE Deep-7.8B: גרסה קלת משקל עם 7.8 מיליארד פרמטרים ו-32 שכבות, המציעה 95% מהביצועים של דגם ה-32B בגודל של 24% בלבד.
- EXAONE Deep-2.4B: דגם מובנה עם 2.4 מיליארד פרמטרים ו-30 שכבות שלמרות גודלו הקטן (7.5% מדגם ה-32B), עדיין משיג 86% מהביצועים.
לכל המודלים יש טווח הקשר מקסימלי של 32,768 טוקנים, שיפור משמעותי לעומת מודלים קודמים. המודלים אומנו בעיקר על מערכי נתונים ספציפיים לחשיבה, אשר מתחשבים בתהליכי חשיבה ארוכים, מה שמאפשר להם להבין קשרים מורכבים יותר ולהסיק מסקנות לוגיות.
מתאים לכך:
מאפייני ביצועים ותוצאות מדד
חשיבה מתמטית ופתרון בעיות מדעיות
EXAONE Deep מדגים תוצאות מרשימות במיוחד במשימות חשיבה מתמטית ומדעית. דגם ה-32B השיג 94.5 נקודות בחלק המתמטי של בחינות הכניסה למכללות בדרום קוריאה (CSAT) ו-90.0 נקודות בבחינת המתמטיקה האמריקאית (AIME) לשנת 2024, ובכך עלה על מודלים מתחרים.
במדד MATH-500, מדד להערכת מיומנויות פתרון בעיות מתמטיות, הוא השיג 95.7 נקודות. ראוי לציין במיוחד שהמודל משיג ביצועים אלה רק עם כ-5% מגודלם של כמה מודלים "ענקיים" כמו DeepSeek-R1 (671 מיליארד פרמטרים).
בתחום החשיבה המדעית, מודל 32B קיבל 66.1 נקודות במבחן GPQA Diamond, אשר מעריך מיומנויות פתרון בעיות ברמת הדוקטורט בפיזיקה, כימיה וביולוגיה. תוצאות אלו מדגישות את יכולתו של המודל להבין וליישם מושגים מדעיים מורכבים.
כישורי קידוד והבנה כללית של שפה
EXAONE Deep מדגים גם את כוחו בקידוד ובפתרון בעיות. במבחן LiveCodeBench, הבוחן את יכולות הקידוד, דגם ה-32B השיג ציון של 59.5. זה מדגיש את הפוטנציאל שלו ליישומים בפיתוח תוכנה, אוטומציה ותחומים טכניים אחרים הדורשים רמה גבוהה של דיוק חישובי.
בהבנת שפה כללית, המודל השיג את ציון ה-MMLU (הבנה מסיבית של שפה מרובת משימות) הגבוה ביותר מבין המודלים הקוריאניים עם 83.0 נקודות. ממצא זה מדגים ש-EXAONE Deep מתפקד היטב לא רק במשימות חשיבה ייעודיות אלא גם בהבנת שפה כללית.
יעילות אנרגטית של דגמים קטנים יותר
ביצועי גרסאות הדגם הקטנות יותר ראויים לציון מיוחד. דגם ה-7.8B השיג 94.8 נקודות ב-MATH-500 ו-59.6 נקודות ב-AIME 2025, בעוד שדגם ה-2.4B השיג 92.3 נקודות ב-MATH-500 ו-47.9 נקודות ב-AIME 2024. תוצאות אלו מציבות את הגרסאות הקטנות יותר של ה-EXAONE Deep בראש הקטגוריות שלהן בכל המבחנים העיקריים.
הקהילה מופתעת במיוחד מביצועיו של דגם ה-2.4B. פוסט ברדיט מציין כי דגם קטן זה אף עולה בביצועיו על דגם Gemma3 27B הגדול משמעותית במבחנים מסוימים. משתמש אחד כתב: "כלומר - אתה אומר לי שדגם 2.4B (46.6) עולה בביצועיו על דגם Gemma3 27B (29.7) במבחני הקוד החי?"
פוטנציאל ומשמעות יישומים בשוק הבינה המלאכותית
תחומי יישום בתעשייה, מחקר וחינוך
חברת LG AI Research צופה כי EXAONE Deep ישמש בתחומים שונים. בהודעה לעיתונות נכתב: "EXAONE Deep לא רק ייעשה בו שימוש נרחב בתחומים מקצועיים הנדרשים על ידי תעשיות העתיד, אלא גם במחקר מדעי ובתחומי חינוך כגון פיזיקה וכימיה, וידגים ביצועים גבוהים במדדי הערכה של תחומים מיוחדים כגון מתמטיקה, מדעים וקידוד."
דגש מיוחד מושם על דגם ה-on-device (2.4B), אשר, בשל גודלו הקטן, ניתן להשתמש בו במכשירים כגון סמארטפונים, מכוניות ורובוטיקה. מכיוון שניתן לעבד את הנתונים בצורה מאובטחת במכשיר מבלי לדרוש חיבור לשרתים חיצוניים, דגם זה מציע יתרונות מבחינת אבטחת נתונים והגנה על נתונים אישיים.
מיצוב בתחרות הגלובלית בתחום הבינה המלאכותית
עם השקת EXAONE Deep, LG ממצבת את עצמה בשוק הבינה המלאכותית העולמי ההולך וגדל. חברת הטכנולוגיה הדרום קוריאנית נכנסת אפוא לתחרות ישירה עם חברות טכנולוגיה גדולות כמו OpenAI, Google DeepMind ומפתחי בינה מלאכותית סינים כמו DeepSeek.
נציג של LG AI Research הצהיר: "הכרזנו על EXAONE Deep כחודש לאחר שהשתתפנו בכנס האבחון והבדיקה התחרותי של תעשיית הבינה המלאכותית המקומית שנערך בוועדה הלאומית לבינה מלאכותית בפברואר, שם גם הצהנו על כוונתנו להנגיש מודל ברמת DeepSeek R1 בקוד פתוח." הנציג הוסיף: "ליבת טכנולוגיית הבינה המלאכותית של LG היא שמירה על ביצועים תוך צמצום משמעותי של גודל המודל."
בתקופה שבה מודלים חסכוניים זוכים לתשומת לב משמעותית בעקבות עלייתה של DeepSeek הסינית ביכולות חשיבה, הגישה של LG לפיתוח מודלים קטנים יותר אך חזקים עשויה לייצג יתרון אסטרטגי.
חשיבותה של בינה מלאכותית מבוססת חשיבה ו"בינה מלאכותית סוכנתית"
מבינה מלאכותית מבוססת ידע לבינה מלאכותית מבוססת חשיבה
עם EXAONE Deep, LG AI Research מבצעת את המעבר מ"בינה מלאכותית של ידע" ל"בינה מלאכותית של חשיבה". בעוד שמודלים מסורתיים של בינה מלאכותית מתמקדים בעיקר באחזור ובאספקת מידע, בינה מלאכותית של חשיבה כמו EXAONE Deep יכולה לנסח באופן עצמאי השערות, לבחון אותן ולקבל החלטות אוטונומיות על סמך מידע זה.
יכולת זו מסמנת את הכניסה לעידן ה"בינה המלאכותית הסוכנתית" - בינה מלאכותית אקטיבית המסוגלת "לחשוב" ולפעול באופן עצמאי. מחקר LG AI מסביר: "בינה מלאכותית סוכנתית מתייחסת לבינה מלאכותית אקטיבית המסוגלת לקבל החלטות אוטונומיות על ידי ניסוח עצמאי של השערות והסקת מסקנות לאימותן."
אסטרטגיית הקוד הפתוח
היבט מרכזי בשחרור EXAONE Deep הוא ההחלטה להפוך את המודל לזמין כקוד פתוח. גישה זו באה בעקבות האסטרטגיה שהחלה עם EXAONE 3.0, מודל הבינה המלאכותית הראשון בקוד פתוח של דרום קוריאה.
אסטרטגיית הקוד הפתוח מאפשרת למפתחים להשתמש ולפתח את המודל ללא הגבלות למטרות מחקר. דבר זה עשוי להוביל ליישום רחב יותר ופיתוח נוסף של הטכנולוגיה ולחזק את מעמדה של LG במערכת האקולוגית הגלובלית של בינה מלאכותית.
קיונג-הון באה, נשיא LG AI Research, הצהיר: "אנו מתכננים להפוך את המודל הרב-תכליתי והקל משקל הזה לזמין כקוד פתוח, כך שאוניברסיטאות ומכוני מחקר יוכלו להשתמש בטכנולוגיית הבינה המלאכותית הגנרטיבית העדכנית ביותר, לתרום למערכת האקולוגית של מחקר הבינה המלאכותית ולשפר עוד יותר את התחרותיות בתחום."
מתאים לכך:
סיכויים עתידיים והתפתחויות עכשוויות
ChatEXAONE: הסטנדרט החדש לפרודוקטיביות מבוססת בינה מלאכותית בעסקים
LG מתכננת לשתף פעולה עם חברות הבת שלה במחצית השנייה של השנה כדי לשלב את EXAONE Deep במוצרים ושירותים שונים. בהתאם ליישום, EXAONE יהיה זמין בגדלי דגמים שונים, החל מדגם קל משקל במיוחד עבור שירותי בינה מלאכותית במכשיר ועד לדגם בעל ביצועים גבוהים עבור יישומים ייעודיים.
דוגמה קונקרטית ליישום מעשי של טכנולוגיית EXAONE היא ChatEXAONE, סוכן בינה מלאכותית לעסקים המבוסס על EXAONE 3.0, שכבר זמין כגרסת בטא פתוחה לעובדי קבוצת LG. ChatEXAONE מציעה מגוון תכונות להגברת הפרודוקטיביות בעבודה, כולל מערכות שאלות ותשובות מבוססות אינטרנט בזמן אמת, מערכות שאלות ותשובות מבוססות מסמכים ותמונות, תמיכה בקידוד וניהול מסדי נתונים.
פיתוח נוסף של מומחיות בתחום הבינה המלאכותית בקבוצת LG
פיתוח EXAONE Deep הוא חלק מאסטרטגיית בינה מלאכותית רחבה יותר בתוך קבוצת LG. LG כבר הקימה בית ספר פנימי לתארים מתקדמים בתחום הבינה המלאכותית כדי לטפח מהנדסים מותאמים אישית עם תוכנית תואר שני בת תשעה חודשים ותוכנית דוקטורט בת 18 חודשים.
עובדים שלוקחים קורסים אלה עובדים על פרויקטים שיהיה קשה לפתח עבור חברות בנות בודדות. כחלק מפרויקט פיילוט, LG Display פיתחה טכנולוגיית עיצוב שתתאים יותר פיקסלים לאותו מסך באמצעות בינה מלאכותית, בעוד LG Electronics ו-LG Innotek חקרו שיטות לחיזוי ביקוש מדויק באמצעות בינה מלאכותית אשר יפחיתו משמעותית את עלויות המלאי.
מדוע מודלים קטנים יותר של בינה מלאכותית עשויים להיות הבחירה הטובה יותר - מבט על EXAONE Deep
עם השקת EXAONE Deep, LG AI Research הגיעה לאבן דרך משמעותית בפיתוח בינה מלאכותית. בתור מודל הבינה המלאכותית הראשון של דרום קוריאה המבוסס על מודל יסוד, היא מציבה את LG לצד חברות טכנולוגיה גלובליות מובילות המפתחות את טכנולוגיית הבינה המלאכותית המתקדמת הזו. הביצועים המרשימים שלה במבחנים מתמטיים, מדעיים וקידוד, בשילוב עם גודל מודל יעיל, מדגישים את הפוטנציאל של מודל זה עבור יישומים שונים.
ראויה לציון במיוחד הגישה של LG לפיתוח מודלים של בינה מלאכותית בעלי ביצועים גבוהים בגודל קטן יחסית. בעוד שחברות בינה מלאכותית רבות מתמקדות במודלים גדולים יותר ויותר, EXAONE Deep מדגימה שבעזרת אופטימיזציה חכמה והכשרה ייעודית, אפילו מודלים קטנים יותר יכולים להשיג ביצועים גבוהים. זה יכול לא רק להציע יתרונות כלכליים אלא גם לאפשר פריסה של מודלים של בינה מלאכותית רבי עוצמה במכשירי קצה.
עם השקת EXAONE Deep בקוד פתוח, LG AI Research תורמת למערכת האקולוגית העולמית של מחקר בינה מלאכותית ובמקביל מחזקת את מעמדה של דרום קוריאה בתחרות הבינלאומית בתחום הבינה המלאכותית. נותר לראות כיצד טכנולוגיה זו תיושם במוצרים ושירותים שונים של קבוצת LG ואילו חידושים היא תאפשר בתעשיות שונות.
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
Konrad Wolfenstein
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.
