公開：2025年3月24日 /更新：2025年3月24日 - 著者： Konrad Wolfenstein
ExaONE DEEP：LG AI Researchを備えた人工知能は、韓国イメージから新しい推論AIモデル - エージェントAIを紹介します：Xpert.Digital
韓国のAI攻撃：Exaone Deepは、グローバル基準を設定しています
LGはExaone Deep：革新的なエージェントAIをオープンソースベースで提示します
EXAONE深いLG AI Researchは、AIモデルをさらに推論し、韓国のAIの努力をグローバルな段階にもたらすオープンソースとして発表しました。 NVIDIAの開発者会議GTCが2025年3月に発表されたモデルは、それに基づいて自律的な決定を策定、チェック、チェック、および行う能力によって特徴付けられます。この革新的なAIソリューションは、「エージェントAI」の時代への移行をマークし、この技術を推進するいくつかのグローバル企業の間でLGを位置付けています。効率的なモデルサイズの数学的、科学的、コーディングベンチマークの印象的な成果により、EXAONE DEEPはAI開発の大きな進歩です。
EXAONEモデルファミリーとその開発
最初からexaone深いまで
EXAONE DEEPの基礎は、LG AI研究の基礎とともに2020年12月に配置されました。 LG CorpのKoo Kwang-Mo会長のリーダーシップの下、研究部門は、AIテクノロジーを通じてLGの長期的な将来を確保することを目的として開始されました。経営会議で、Kooは「2030年代に成長エンジンを維持するために、先見性のあるAIを開発しなければならない」と強調しました。
EXAONEモデルファミリの開発は、2021年12月にEXAONE 1.0で始まりました。これは、約3,000億パラメーターを持つ「超巨大AI」モデルです。これに続いて、2023年7月にEXAONE 2.0と2024年8月にExaone 3.0が続きました。後者は韓国の最初のオープンソースAIモデルとして重要なマイルストーンでした。 2024年の終わりに、EXAONE 3.5に続いて、指導のコンプライアンスとより長いコンテキストの理解が改善されました。 Exaone Deepはこの開発に基づいて構築され、特に推論スキルに焦点を当てています。
技術アーキテクチャとモデルバリアント
Exaone Deepは、デコーダーオンオントランスアーキテクチャに基づいており、3つのサイズのバリエーションがあります。
- EXAONE DEEP-32B：320億パラメーターと64レイヤーを備えたフラッグシップモデル、最大の推論パフォーマンスのために最適化されています。
- EXAONE Deep-7.8B：78億パラメーターと32レイヤーを備えた軽量バージョン。これは、32Bモデルのパフォーマンスの95％をわずか24％で提供します。
- EXAONE DEEP-2.4B：24億パラメーターと30のレイヤーを備えたデバイスモデル（32Bモデルの7.5％）にもかかわらず、パフォーマンスの86％に達します。
すべてのモデルの最大コンテキストスコープは32,768トークンで、これは以前のモデルと比較して大幅に改善されています。モデルは主に、長い思考プロセスを考慮に入れる推論専門データレコードについて訓練されており、より複雑な関係を理解し、論理的な結論を引き出すことができます。
に適し：
パフォーマンス機能とベンチマークの結果
数学的推論と科学的問題解決
Exaone Deepは、数学的および科学的推論のタスクで特に印象的な結果を示しています。 32Bモデルは、数学部品およびAmerican Invitational Mathematics Examination（AIME）2024 90.0ポイントの韓国大学入学試験（CSAT）で94.5ポイントを獲得しました。
数学的な問題解決スキルを評価するためのインデックスであるMATH-500では、95.7ポイントを達成しました。このモデルは、DeepSeek-R1（6710億パラメーター）などの一部の「巨人」モデルの約5％のみでこれらのサービスを達成することは特に注目に値します。
科学的推論の分野では、物理学、化学、生物学の博士号レベルで問題解決スキルを評価したGPQAダイヤモンドテストの32Bモデルが66.1ポイントを獲得しました。これらの結果は、モデルが複雑な科学的概念を理解し、適用する能力を強調しています。
コーディングスキルと言語の一般的な理解
Exaone Deepは、コーディングと問題解決の分野におけるその強さも証明しています。コーディングスキルを評価するLiveCodebenchテストでは、32Bモデルは59.5の値に達しました。これは、ソフトウェア開発、自動化、および高度な計算を必要とするその他の技術分野におけるアプリケーションの可能性を強調しています。
言語の一般的な理解では、モデルは83.0ポイントの韓国モデルで最高のMMLUスコア（大規模なマルチタスク言語理解）を確保しました。これは、Exaone Deepが専門的な推論タスクだけでなく、言語の一般的な理解にも効率的であることを示しています。
小さなモデルのパフォーマンス効率
より小さなモデルバリアントのパフォーマンスは特に注目に値します。 7.8Bモデルは、AIIME 2025でMath-500と59.6ポイントで94.8ポイントを獲得し、Math-500 92.3ポイントの2.4BモデルとAIME 2024の47.9ポイントを獲得しました。
コミュニティは、2.4Bモデルのパフォーマンスに特に驚いています。 Redditの貢献では、この小さなモデルは、特定のベンチマークで大幅に大きいGemma3 27Bモデルを超えていることも注目されています。あるユーザーは次のように書いています。「2.4Bモデル（46.6）がライブコードベンチマークでGEMMA3 27B（29.7）を超えると自分に言い聞かせます。」
AI市場におけるアプリケーションの可能性と意味
産業、研究、教育における応用分野
LG AIの研究では、Exaone Deepがさまざまな分野で使用されると予想しています。プレスリリースには、「Exaone Deepは、将来の産業が必要とする専門分野だけでなく、数学、科学、コーディングなどの特殊な分野の評価指標の高性能を示すことにより、物理学や化学などの科学研究や教育分野でも使用されます。」
特別な焦点は、スマートフォン、自動車、ロボット工学などのデバイスのサイズが小さいために使用できるオンデバイスモデル（2.4b）です。データは、外部サーバーへの必要な接続なしにデバイス上で安全に処理できるため、このモデルはデータセキュリティと個人データの保護に利点を提供します。
グローバルAIコンペティションへのポジショニング
Exaone Deepの出版により、LGはますます競争力のあるグローバルAI市場に位置づけています。したがって、韓国のハイテク企業は、Openaai、Google Deepmind、Deepseekなどの中国のAI開発者などの大規模なテクノロジー企業と直接競争しています。
LG AIの研究の代表は、次のように述べています。「2月に2月に国立人工知能委員会で開催され、Deepseek R1レベルモデルのオープンソース出版物で開催された国内のAI産業競争診断および検査会議に参加してから約1か月後にExaoneを発表しました」。代表者は次のように付け加えました。「LGS KIテクノロジーの中核は、パフォーマンスのメンテナンスであり、モデルサイズを大幅に削減することです。」
コスト効率の高いモデルが、推論能力の分野でのChinas Deepseekの台頭後に大きな注目を集める時期に、より小さなが強力なモデルを開発するためのLGSアプローチが戦略的利点になる可能性があります。
推論キーと「エージェントAI」の意味
Knowledge-skiからReasoning-kiまで
EXAONE深い状態で、LG AIの研究は「知識KI」から「Reasoning-Ki」への移行を取ります。従来のAIモデルは主に情報の呼び出しと提供に対応していますが、Exaone Deepなどの推論KIは、仮説を個別に設定し、それらに基づいて自律的な決定を下すことができます。
この能力は、「エージェントAI」の時代へのエントリをマークします - アクティブAIは、独立して「考える」ことができます。 LG AIの研究では、「エージェントAIは、仮説を独立して策定し、それらを検証するための結論を実行することにより自律的な決定を下すことができるアクティブなAIを指します。」
オープンソース戦略
EXAONEディープ出版の重要な側面は、モデルをオープンソースとして提供する決定です。これに続いて、韓国で最初のオープンソースAIモデルであるExaone 3.0で始まった戦略が続きます。
オープンソース戦略により、開発者は制限なしに研究目的でモデルを使用および開発できます。これにより、より広範なアプリケーションとテクノロジーのさらなる開発につながり、グローバルAIエコシステムにおけるLGの位置を強化する可能性があります。
LG AI Researchの社長であるKyung-Hoon Bae氏は次のように述べています。「大学や研究機関が最新の生成AIテクノロジーを使用して、AIの研究エコシステムに貢献し、AIの競争力をさらに向上させることができるように、この非常に用途の多い軽量モデルをオープンソースとして提供する予定です」
に適し：
将来の展望と進行中の開発
Chatexaone：AIベースの生産性の新しい基準
LGは、ExaONEをさまざまな製品やサービスに深く統合するために、年の後半にLG子会社と協力する予定です。アプリケーションに応じて、エキソオンは、デバイスオンキーサービスの超軽量体重モデルから、特殊なアプリケーションの高性能モデルまで、さまざまなモデルサイズで利用できます。
EXAONEテクノロジーの実用的なアプリケーションの具体的な例は、LGグループの従業員向けのオープンベータ版としてすでに利用可能な企業向けのEXAONE 3.0に基づくKIエージェントであるChatexaoneです。 Chatexaoneは、リアルタイムWEBベースの質問回答システム、ドキュメントおよび画像ベースの質問応答システム、コーディングサポート、データベース管理など、労働生産性を向上させるためのさまざまな機能を提供します。
LGグループ内のAIの専門知識のさらなる開発
EXAONE DEEPの開発は、LGグループ内のより大きなAI戦略の一部です。 LGは、9か月の修士号と18か月の博士号プログラムを備えたテーラーメイドのエンジニアを促進するために、すでにAI大学院を設立しています。
これらのコースを受講する従業員は、個々の子会社のために開発が困難なプロジェクトに取り組んでいます。パイロットプロジェクトの一環として、LGディスプレイは同じ画面上のより多くのピクセルに対応するための設計テクノロジーを開発しましたが、LG ElectronicsとLG InnotekメソッドはAIで正確な需要予測を行い、ストレージコストを大幅に削減します。
なぜ小さいAIモデルがより良い選択になる可能性があるのか、exaone Deepを見る
EXAONEディープの導入により、LG AIの研究はAI開発において重要なマイルストーンを達成しました。基礎モデルに基づいた韓国の最初の推論AIモデルとして、LGはこの高度なAIテクノロジーを開発する多くの大手グローバルテクノロジー企業に配置しています。効率的なモデルサイズを備えた数学、科学、コーディングベンチマークの印象的なパフォーマンスは、さまざまなアプリケーション領域のこのモデルの可能性を強調しています。
LGのアプローチは、比較的小さいサイズの高性能AIモデルを開発するために特に注目に値します。多くのAI企業はかつてないほど大きなモデルに依存していますが、Exaone Deepは、インテリジェントな最適化と専門的なトレーニングにより、より小さなモデルが最高のパフォーマンスを達成できることを示しています。これは、経済的利点を提供するだけでなく、エッジデバイスでの強力なAIモデルの使用も可能にすることができます。
EXAONE DEEPのオープンソースの出版により、LG AIの研究は世界のAI研究エコシステムに貢献し、同時に国際AI競争における韓国の地位を強化します。 LGグループのさまざまな製品やサービスでこのテクノロジーがどのように実装されているか、そしてそれがさまざまな業界でどのような革新を可能にするかはまだ分からない。
に適し：
あなたのグローバルマーケティングおよびビジネス開発パートナー
☑️ 私たちのビジネス言語は英語またはドイツ語です
☑️ NEW: 母国語での通信!
コンラッド・ウルフェンシュタイン
喜んで個人アドバイザーとしてあなたと私のチームにお役に立ちたいと思っています。
お問い合わせフォームにご記入 +49 89 89 674 804 (ミュンヘン)までお電話ください。私のメールアドレスは: wolfenstein ∂ xpert.digital
私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。
