Mesterséges intelligencia az EXAONE Deep segítségével: Az LG AI Research új, gondolkodó MI modellt mutat be – Agentic AI Dél-Koreából – Kép: Xpert.Digital
Dél-Korea mesterséges intelligencia offenzívája: az EXAONE Deep globális mércét állít fel
Az LG bemutatja az EXAONE Deep-et: forradalmi, nyílt forráskódú ágensalapú mesterséges intelligenciát
Az LG AI Research nyílt forráskódúként kiadta az EXAONE Deep nevű fejlett logikai mesterséges intelligencia modellt, amely Dél-Korea mesterséges intelligencia fejlesztéseit globális színtérre emeli. A 2025 márciusában az NVIDIA GTC fejlesztői konferenciáján bemutatott modellt az jellemzi, hogy képes önállóan megfogalmazni és tesztelni a hipotéziseket, és ezek alapján önálló döntéseket hozni. Ez az innovatív MI-megoldás az „ügynöki MI” korszakába való átmenetet jelzi, és az LG-t azon kevés globális vállalat közé sorolja, amelyek ezt a technológiát előremozdítják. A matematikai, tudományos és kódolási benchmarkok terén elért lenyűgöző teljesítményével, valamint a hatékony modellméretezéssel az EXAONE Deep jelentős előrelépést jelent a mesterséges intelligencia fejlesztésében.
Az EXAONE modellcsalád és fejlesztése
A kezdetektől az EXAONE Deepig
Az EXAONE Deep alapjait 2020 decemberében rakták le az LG AI Research megalapításával. Az LG Corp elnöke, Koo Kwang-mo által vezetett kutatási részleget azzal a céllal hozták létre, hogy a mesterséges intelligencia technológián keresztül biztosítsák az LG hosszú távú jövőjét. Egy vezetői értekezleten Koo hangsúlyozta: „Proaktívan kell fejlesztenünk a mesterséges intelligenciát, hogy biztosítsuk a 2030-as évek növekedési hajtóerejét.”
Az EXAONE modellcsalád fejlesztése az EXAONE 1.0-val kezdődött 2021 decemberében, egy körülbelül 300 milliárd paraméterrel rendelkező „szuperóriás MI” modellel. Ezt követte az EXAONE 2.0 2023 júliusában, majd az EXAONE 3.0 2024 augusztusában, utóbbi jelentős mérföldkövet jelentett Dél-Korea első nyílt forráskódú MI-modelljeként. 2024 végén megjelent az EXAONE 3.5, amely továbbfejlesztett utasításkövető képességet és hosszabb kontextusok megértését tartalmazza. Az EXAONE Deep erre a fejlesztésre épít, és kifejezetten az érvelési képességekre összpontosít.
Műszaki architektúra és modellváltozatok
Az EXAONE Deep egy kizárólag dekódereket tartalmazó transzformátor architektúrán alapul, és három méretváltozatban kapható:
- EXAONE Deep-32B: A zászlóshajó modell 32 milliárd paraméterrel és 64 réteggel, a maximális logikai teljesítményre optimalizálva.
- EXAONE Deep-7.8B: Könnyű változat 7,8 milliárd paraméterrel és 32 réteggel, amely a 32B modell teljesítményének 95%-át kínálja, mindössze 24%-os méretben.
- EXAONE Deep-2.4B: Egy eszközre integrált modell 2,4 milliárd paraméterrel és 30 réteggel, amely kis mérete ellenére (a 32B modell 7,5%-a) még mindig a teljesítmény 86%-át éri el.
Minden modell maximális kontextus hatóköre 32 768 token, ami jelentős javulás a korábbi modellekhez képest. A modelleket elsősorban gondolkodás-specifikus adathalmazokon képezték ki, amelyek figyelembe veszik a hosszú gondolkodási folyamatokat, lehetővé téve számukra a bonyolultabb kapcsolatok megértését és logikus következtetések levonását.
Ehhez kapcsolódóan:
Teljesítményjellemzők és összehasonlító eredmények
Matematikai gondolkodás és tudományos problémamegoldás
Az EXAONE Deep különösen lenyűgöző eredményeket mutat fel matematikai és természettudományos gondolkodási feladatokban. A 32B modell 94,5 pontot ért el a dél-koreai főiskolai felvételi vizsgán (CSAT) a matematika részben, és 90,0 pontot a 2024-es amerikai meghívásos matematikai vizsgán (AIME), ezzel felülmúlva a versenytárs modelleket.
A MATH-500-ban, a matematikai problémamegoldó készségeket értékelő indexben 95,7 pontot ért el. Különösen figyelemre méltó, hogy a modell ezt a teljesítményt néhány „óriás” modell, például a DeepSeek-R1 (671 milliárd paraméter) méretének mindössze 5%-ával éri el.
A tudományos gondolkodás területén a 32B modell 66,1 pontot ért el a GPQA Diamond teszten, amely a fizika, kémia és biológia doktori szintű problémamegoldó készségeit méri. Ezek az eredmények alátámasztják a modell azon képességét, hogy megértse és alkalmazza az összetett tudományos fogalmakat.
Kódolási készségek és általános nyelvi megértés
Az EXAONE Deep a kódolás és a problémamegoldás terén is bizonyítja erejét. A kódolási képességeket felmérő LiveCodeBench teszten a 32B modell 59,5 pontot ért el. Ez kiemeli a benne rejlő lehetőségeket a szoftverfejlesztés, az automatizálás és más olyan műszaki területeken, amelyek nagyfokú számítási pontosságot igényelnek.
Az általános nyelvi megértés terén a modell a koreai modellek közül a legmagasabb MMLU (Massive Multitask Language Understanding) pontszámot érte el 83,0 ponttal. Ez azt mutatja, hogy az EXAONE Deep nemcsak a speciális logikai feladatokban, hanem az általános nyelvi megértésben is jól teljesít.
A kisebb modellek energiahatékonysága
A kisebb modellváltozatok teljesítménye különösen figyelemre méltó. A 7.8B modell 94,8 pontot ért el a MATH-500-on és 59,6 pontot az AIME 2025-ön, míg a 2.4B modell 92,3 pontot szerzett a MATH-500-on és 47,9 pontot az AIME 2024-en. Ezek az eredmények az EXAONE Deep kisebb verzióit helyezik kategóriájuk élére minden főbb benchmarkban.
A közösséget különösen meglepte a 2.4B modell teljesítménye. Egy Reddit-bejegyzés megjegyzi, hogy ez a kis modell bizonyos benchmarkokban még a jelentősen nagyobb Gemma3 27B modellt is felülmúlja. Egy felhasználó ezt írta: „Úgy értem – azt mondod nekem, hogy egy 2.4B modell (46,6) felülmúlja a Gemma3 27B-t (29,7) az élő kód benchmarkjában?”
Alkalmazási potenciál és jelentőség a mesterséges intelligencia piacán
Alkalmazási területek az iparban, a kutatásban és az oktatásban
Az LG AI Research arra számít, hogy az EXAONE Deep szoftvert számos területen fogják használni. A sajtóközlemény szerint: „Az EXAONE Deep szoftvert nemcsak a jövő iparágai által megkövetelt szakmai területeken fogják széles körben alkalmazni, hanem a tudományos kutatásban és az oktatásban is, például a fizikában és a kémiában, és magas teljesítményt nyújt olyan speciális területek értékelési mutatóiban, mint a matematika, a természettudományok és a kódolás.”
Különös figyelmet kap az eszközre integrált modell (2.4B), amely kis méretének köszönhetően olyan eszközökben használható, mint az okostelefonok, autók és robotika. Mivel az adatok biztonságosan feldolgozhatók az eszközön külső szerverekhez való csatlakozás nélkül, ez a modell előnyöket kínál az adatbiztonság és a személyes adatok védelme szempontjából.
Elhelyezkedés a globális mesterséges intelligencia versenyben
Az EXAONE Deep megjelenésével az LG megerősödik a globális mesterséges intelligencia piacon. A dél-koreai technológiai vállalat így közvetlen versenybe kerül olyan nagy technológiai vállalatokkal, mint az OpenAI, a Google DeepMind, valamint a kínai mesterséges intelligencia fejlesztőkkel, mint a DeepSeek.
Az LG AI Research képviselője kijelentette: „Az EXAONE Deep-et körülbelül egy hónappal azután jelentettük be, hogy részt vettünk a hazai MI-iparág versenyképes diagnosztikai és ellenőrző ülésén, amelyet a Nemzeti Mesterséges Intelligencia Bizottság tartott februárban, ahol jeleztük szándékunkat egy DeepSeek R1-szintű modell nyílt forráskódúvá tételére is.” A képviselő hozzátette: „Az LG MI-technológiájának lényege a teljesítmény fenntartása a modell méretének jelentős csökkentése mellett.”
Egy olyan időszakban, amikor a költséghatékony modellek jelentős figyelmet kapnak a kínai DeepSeek logikai képességeinek térnyerését követően, az LG kisebb, de erősebb modellek fejlesztésére irányuló megközelítése stratégiai előnyt jelenthet.
Az érvelő MI és az „agent MI” fontossága
A tudásalapú mesterséges intelligenciától az érvelő mesterséges intelligenciáig
Az EXAONE Deep segítségével az LG AI Research a „tudásalapú mesterséges intelligenciáról” az „érvelő mesterséges intelligenciára” vált. Míg a hagyományos MI-modellek elsősorban az információk visszakeresésére és szolgáltatására összpontosítanak, az EXAONE Deephez hasonló érvelő MI-k önállóan képesek hipotéziseket megfogalmazni, tesztelni azokat, és ezen információk alapján önálló döntéseket hozni.
Ez a képesség a belépést jelzi az „ügynöki mesterséges intelligencia” korszakába – az aktív mesterséges intelligencia, amely képes önállóan „gondolkodni” és cselekedni. Az LG AI Research magyarázata szerint: „Az ügynöki mesterséges intelligencia egy olyan aktív mesterséges intelligenciára utal, amely képes autonóm döntéseket hozni azáltal, hogy önállóan megfogalmaz hipotéziseket és következtetéseket von le azok igazolására.”
A nyílt forráskódú stratégia
Az EXAONE Deep kiadásának egyik kulcsfontosságú aspektusa a modell nyílt forráskódúként való elérhetővé tételének döntése. Ez az EXAONE 3.0-val, Dél-Korea első nyílt forráskódú mesterséges intelligencia modelljével kezdődött stratégiát követi.
A nyílt forráskódú stratégia lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy korlátozások nélkül használják és fejlesszék tovább a modellt kutatási célokra. Ez a technológia szélesebb körű alkalmazásához és továbbfejlesztéséhez vezethet, valamint megerősítheti az LG pozícióját a globális mesterséges intelligencia ökoszisztémában.
Kyung-hoon Bae, az LG AI Research elnöke kijelentette: „Azt tervezzük, hogy ezt a rendkívül sokoldalú és könnyűsúlyú modellt nyílt forráskódúként elérhetővé tesszük, hogy az egyetemek és kutatóintézetek felhasználhassák a legújabb generatív MI-technológiát, hozzájárulva a MI-kutatási ökoszisztémához és tovább javítva a MI versenyképességét.”
Ehhez kapcsolódóan:
Jövőbeli kilátások és jelenlegi fejlemények
ChatEXAONE: Az új mércét hoz a mesterséges intelligencia által vezérelt üzleti termelékenység terén
Az LG azt tervezi, hogy az év második felében együttműködik leányvállalataival az EXAONE Deep integrálása érdekében a különféle termékekbe és szolgáltatásokba. Az alkalmazástól függően az EXAONE különböző modellméretekben lesz elérhető, az eszközön belüli mesterséges intelligencia szolgáltatásokhoz használt ultrakönnyű modelltől a speciális alkalmazásokhoz használt nagy teljesítményű modellig.
Az EXAONE technológia gyakorlati alkalmazásának konkrét példája a ChatEXAONE, egy EXAONE 3.0-n alapuló mesterséges intelligencia alapú ágens vállalkozások számára, amely már nyílt béta verzióként elérhető az LG Csoport alkalmazottai számára. A ChatEXAONE számos funkciót kínál a munka termelékenységének növelése érdekében, beleértve a valós idejű webalapú kérdés-válasz rendszereket, a dokumentum- és képalapú kérdés-válasz rendszereket, a kódolási támogatást és az adatbázis-kezelést.
A mesterséges intelligencia szakértelmének továbbfejlesztése az LG Csoporton belül
Az EXAONE Deep fejlesztése az LG Csoporton belüli nagyobb mesterséges intelligencia stratégiájának része. Az LG már létrehozott egy házon belüli mesterséges intelligencia posztgraduális iskolát, amely kilenc hónapos mesterképzéssel és 18 hónapos doktori képzéssel segíti az egyedi tervezésű mérnököket.
Az ezeken a tanfolyamokon részt vevő alkalmazottak olyan projekteken dolgoznak, amelyeket az egyes leányvállalatok nehezen tudnának kidolgozni. Egy kísérleti projekt részeként az LG Display kifejlesztett egy olyan tervezési technológiát, amely mesterséges intelligencia segítségével több pixelt tud ugyanazon a képernyőn elhelyezni, míg az LG Electronics és az LG Innotek a mesterséges intelligencia segítségével történő pontos kereslet-előrejelzés módszereit vizsgálta, amelyek jelentősen csökkenthetik a készletköltségeket.
Miért lehetnek a kisebb MI-modellek jobb választás – Pillantás az EXAONE Deepre
Az EXAONE Deep bevezetésével az LG AI Research jelentős mérföldkőhöz ért a mesterséges intelligencia fejlesztésében. Dél-Korea első, alapmodellen alapuló, logikus MI-modelljeként az LG-t a fejlett MI-technológiát fejlesztő vezető globális technológiai vállalatok közé sorolja. A matematikai, tudományos és kódolási benchmarkokban elért lenyűgöző teljesítménye, a hatékony modellméretezéssel kombinálva, kiemeli a modellben rejlő lehetőségeket a különféle alkalmazások szempontjából.
Különösen figyelemre méltó az LG azon megközelítése, hogy viszonylag kis méretű, nagy teljesítményű MI-modelleket fejleszt. Míg sok MI-vállalat egyre nagyobb modellekre koncentrál, az EXAONE Deep azt bizonyítja, hogy intelligens optimalizálással és speciális képzéssel még a kisebb modellek is elérhetik a csúcsteljesítményt. Ez nemcsak gazdasági előnyöket kínálhat, hanem lehetővé teheti a nagy teljesítményű MI-modellek telepítését a peremhálózati eszközökön is.
Az EXAONE Deep nyílt forráskódú kiadásával az LG AI Research hozzájárul a globális MI-kutatási ökoszisztémához, és egyidejűleg erősíti Dél-Korea pozícióját a nemzetközi MI-versenyben. Még nem tudni, hogyan fogják ezt a technológiát bevezetni az LG Csoport különböző termékeiben és szolgáltatásaiban, és milyen innovációkat tesz lehetővé a különböző iparágakban.
Ehhez kapcsolódóan:
Globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német
☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!
Konrad Wolfenstein
Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.
Kapcsolatba léphetsz velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt egyszerűen hívj a +49 7348 4088 965 Az e-mail címem wolfenstein@xpert.digital:, vagy
Alig várom a közös projektünket.
