게시 : 2025 년 3 월 24 일 / 업데이트 : 2025 년 3 월 24 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
Exaone Deep의 인공 지능 : LG AI Research는 한국 이미지의 새로운 추론 AI 모델 에이전트 AI를 소개합니다 : Xpert.Digital
한국의 AI 공격 : Exaone Deep는 글로벌 표준을 설정합니다
LG는 Exaone Deep : 혁신적인 에이전트 AI를 오픈 소스 기준으로 제공합니다.
Exaone Deep를 통해 LG AI Research는 AI 모델을 한국 AI 노력을 세계 무대에 가져 오는 오픈 소스로 추가로 추론했습니다. NVIDIA의 개발자 컨퍼런스 GTC는 2025 년 3 월에 발표 된이 모델은이를 기반으로 자율적 인 결정을 공식화, 점검, 확인 및 수행하는 능력이 특징입니다. 이 혁신적인 AI 솔루션은 "에이전트 AI"시대로의 전환을 나타내며이 기술을 발전시키는 소수의 글로벌 회사들 사이에서 LG를 위치시킵니다. Exaone Deep은 효율적인 모델 크기를 갖춘 수학적, 과학 및 코딩 벤치 마크에서 인상적인 업적을 통해 AI 개발에서 중요한 진전입니다.
Exaone 모델 가족과 그들의 개발
처음부터 Exaone Deep까지
Exaone Deep의 기초는 2020 년 12 월 LG AI Research의 기초로 마련되었습니다. LG Corp 회장 Koo Kwang-Mo의 리더십하에 연구 부서는 AI 기술을 통해 LG의 장기적인 미래를 확보하기 위해 시작되었습니다. 경영 회의에서 KOO는 다음과 같이 강조했다.
Exaone 모델 패밀리의 개발은 2021 년 12 월 Exaone 1.0으로 시작하여 약 3 천억 개의 매개 변수를 가진“Supergiant AI”모델입니다. 이어 2023 년 7 월 Exaone 2.0과 2024 년 8 월 Exaone 3.0이 이어졌으며, 후자는 한국 최초의 오픈 소스 AI 모델이 중요한 이정표였습니다. 2024 년 말, Exaone 3.5는 개선 된 교육 준수와 더 긴 상황에 대한 이해가 향상되었습니다. Exaone Deep는이 개발을 바탕으로 구체적으로 추론 기술에 중점을 둡니다.
기술 아키텍처 및 모델 변형
Exaone Deep는 디코더 온 트랜스포머 아키텍처를 기반으로하며 3 가지 크기 변형으로 제공됩니다.
- Exaone Deep-32B : 320 억 파라미터와 64 개의 레이어가있는 플래그십 모델은 최대 추론 성능에 최적화되었습니다.
- Exaone Deep-7.8b : 78 억 파라미터와 32 개의 층의 경량 버전으로 크기의 24%만으로 32B 모델의 성능의 95%를 제공합니다.
- Exaone Deep-2.4B : 24 억 개의 매개 변수와 30 개의 층을 가진 기기 모델은 작습니다 (32B 모델의 7.5%)에도 불구하고 여전히 성능의 86%에 도달합니다.
모든 모델의 최대 컨텍스트 범위는 32,768 개의 토큰이며, 이는 이전 모델에 비해 크게 개선되었습니다. 이 모델은 주로 오랜 사고 프로세스를 고려하는 추론 특정 데이터 레코드에 대해 교육을 받았으며, 이는보다 복잡한 관계를 이해하고 논리적 결론을 도출 할 수있게 해줍니다.
적합:
성능 기능 및 벤치 마크 결과
수학적 추론 및 과학적 문제 해결
Exaone Deep는 특히 수학적 및 과학적 추론 작업에서 인상적인 결과를 보여줍니다. 32B 모델은 수학 부분에서 한국 대학 입학 시험 (CSAT)에서 94.5 점을 기록했으며 미국 초청 수학 시험 (AIME) 2024 90.0 포인트에서 경쟁 모델을 능가했습니다.
수학적 문제 해결 기술 평가를위한 지수 인 Math-500을 사용하면 95.7 포인트를 달성했습니다. 특히이 모델은 DeepSeek-R1 (671 억 파라미터)과 같은 일부 "거인"모델의 크기의 약 5%만으로 이러한 서비스를 달성한다는 점에 주목할 만하다.
과학적 추론 분야에서, GPQA 다이아몬드 테스트의 32B 모델은 물리, 화학 및 생물학의 박사 수준에서 문제 해결 기술을 평가했으며 66.1 점을 기록했습니다. 이 결과는 복잡한 과학적 개념을 이해하고 적용하는 모델의 능력을 강조합니다.
코딩 기술과 언어에 대한 일반적인 이해
Exaone Deep는 또한 코딩 및 문제 해결 분야에서 강점을 입증합니다. 코딩 기술을 평가하는 LiveCodebench 테스트에서 32B 모델은 59.5의 값에 도달했습니다. 이는 소프트웨어 개발, 자동화 및 높은 수준의 계산이 필요한 기타 기술 영역의 응용 가능성을 강조합니다.
언어에 대한 일반적인 이해 에서이 모델은 한국 모델에서 83.0 점으로 가장 높은 MMLU 점수 (대규모 멀티 태스킹 언어 이해)를 확보했습니다. 이것은 Exaone Deep이 전문적인 추론 과제에서 효율적일뿐만 아니라 언어에 대한 일반적인 이해에서도 효율적임을 보여줍니다.
소규모 모델의 성능 효율성
더 작은 모델 변형의 성능은 특히 주목할 만하다. 7.8B 모델은 Amath-500에서 94.8 점, AIME 2025에서 59.6 점을 기록한 반면, AMIOM-500 92.3 포인트, AIME 2024의 2.4B 모델은 47.9 점을 기록했습니다. 이 결과는 모든 중요한 벤치 마크에서 각 카테고리의 상단에 더 작은 버전의 Exaone을 배치합니다.
커뮤니티는 특히 2.4B 모델의 성능에 놀랐습니다. Reddit 기여 에서이 작은 모델은 특정 벤치 마크에서 상당히 큰 Gemma3 27b 모델을 초과한다는 점에 주목됩니다. 한 사용자는 다음과 같이 썼다.
AI 시장의 응용 잠재력과 의미
산업, 연구 및 교육 분야
LG AI Research는 Exaone Deep가 다양한 영역에서 사용될 것으로 기대합니다. 보도 자료는 다음과 같이 말합니다.
스마트 폰, 자동차 및 로봇 공학과 같은 장치의 작은 크기로 인해 사용될 수있는 온 디바이스 모델 (2.4B)에 특별한 초점이 초점을 맞추고 있습니다. 외부 서버에 필요한 연결없이 데이터를 안전하게 처리 할 수 있으므로이 모델은 데이터 보안 및 개인 데이터 보호에 대한 이점을 제공합니다.
글로벌 AI 경쟁에서의 포지셔닝
Exaone Deep의 출판으로 LG는 점점 경쟁이 치열한 글로벌 AI 시장에서 자리 매김합니다. 따라서 한국 기술 회사는 Openaai, Google Deepmind 및 DeepSeek와 같은 중국 AI 개발자와 같은 대규모 기술 회사와 직접 경쟁을 진행합니다.
LG AI Research의 한 대표는 2 월에 2 월에 2 월에 열린 국내 AI 산업 경쟁 진단 및 검사 회의에 참여한 지 약 한 달 동안 Exaone Deep을 발표했으며 2 월 National Artificial Intelligence Committee에서 열렸으며 DeepSeek R1 레벨 모델의 오픈 소스 출판은 잠재 고객입니다. " 대표는 다음과 같이 덧붙였다.
추론 능력 분야에서 Chinas Deepseek의 부상 후 비용 효율적인 모델이 큰 관심을받을 때, LGS는 작지만 강력한 모델을 개발하기위한 LGS 접근 방식이 전략적 이점이 될 수 있습니다.
추론 -Ki 및 "Agentic AI"의 의미
지식 스키에서 추론-키에 이르기까지
Exaone Deep를 통해 LG AI Research는 "Knowledge Ki"에서 "Orady-Ki"로 전환됩니다. 전통적인 AI 모델은 주로 정보 호출 및 제공에 적용되지만 Exaone Deep와 같은 추론은 가설을 독립적으로 설정하고 확인하고 자율적으로 결정을 내릴 수 있습니다.
이 능력은“에이전트 AI” - 활성 AI 시대에 진입하여 독립적으로“생각하고 행동 할 수 있습니다. LG AI Research는 다음과 같이 설명합니다. "에이전트 AI는 가설을 독립적으로 공식화하고이를 확인하기위한 결론을 수행함으로써 자율적 인 결정을 내릴 수있는 활발한 AI를 말합니다."
오픈 소스 전략
Exaone Deep Publication의 중요한 측면은 모델을 오픈 소스로 제공하기로 한 결정입니다. 그 다음에는 한국 최초의 오픈 소스 AI 모델 인 Exaone 3.0으로 시작된 전략이 뒤 따릅니다.
오픈 소스 전략을 통해 개발자는 제한없이 연구 목적으로 모델을 사용하고 개발할 수 있습니다. 이로 인해 광범위한 응용 프로그램과 기술의 추가 개발로 이어질 수 있으며 글로벌 AI 생태계에서 LG의 위치를 강화할 수 있습니다.
LG AI Research의 회장 인 경훈 바 (Kyung-Hoon Bae)는 다음과 같이 말했습니다 :“우리는 대학과 연구 기관이 AI 연구 생태계에 기여하고 AI 경쟁 능력을 더욱 향상시키는 최신 생성 AI 기술을 사용할 수 있도록 오픈 소스 로서이 매우 다목적이고 가벼운 모델을 오픈 소스로 제공 할 계획입니다.”
적합:
미래의 전망과 지속적인 발전
Chatexaone : 회사의 AI 기반 생산성을위한 새로운 표준
LG는 Exaone을 다양한 제품 및 서비스에 통합하기 위해 LG 자회사와 협력 할 계획입니다. 애플리케이션에 따라 Exaons는 온 디바이스 -KI 서비스 용 Ultra-Light-Weight 모델에서 전문 애플리케이션의 고성능 모델에 이르기까지 다양한 모델 크기로 제공됩니다.
Exaone 기술의 실제 적용에 대한 구체적인 예는 LG 그룹의 직원을위한 오픈 베타 버전으로 이미 제공되는 Exaone 3.0을 기반으로 한 KI 에이전트 인 Chatexaone입니다. Chatexaone은 실시간 WEB 기반 질문 답변 시스템, 문서 및 이미지 기반 질문 응답 시스템, 코딩 지원 및 데이터베이스 관리를 포함하여 노동 생산성을 높이기위한 다양한 기능을 제공합니다.
LG 그룹 내 AI 전문 지식의 추가 개발
Exaone Deep의 개발은 LG 그룹 내에서 더 큰 AI 전략의 일부입니다. LG는 이미 9 개월의 석사 학위와 18 개월의 박사 학위를 가진 맞춤형 엔지니어를 홍보하기 위해 내부 AI 대학원을 설립했습니다.
이 과정을 수강하는 직원은 개별 자회사를 위해 개발하기 어려운 프로젝트를 수행합니다. 파일럿 프로젝트의 일환으로 LG Display는 동일한 화면에서 더 많은 픽셀을 수용 할 수있는 설계 기술을 개발 한 반면, AI를 사용한 정확한 수요 예측을위한 LG Electronics 및 LG Innotek 방법은 저장 비용을 크게 줄입니다.
소규모 AI 모델이 더 나은 선택이 될 수있는 이유-Exaone Deep를보십시오.
Exaone Deep의 도입으로 LG AI Research는 AI 개발에서 중요한 이정표를 달성했습니다. Foundation 모델을 기반으로 한 한국 최초의 추론 AI 모델로서 LG는이 고급 AI 기술을 개발하는 여러 주요 글로벌 기술 회사에 배치합니다. 효율적인 모델 크기를 갖춘 수학적, 과학 및 코딩 벤치 마크의 인상적인 성능은 다양한 응용 분야에 대한이 모델의 잠재력을 강조합니다.
LG의 접근 방식은 특히 크기가 적은 고성능 AI 모델을 개발하는 데 특히 주목할 만하다. 많은 AI 회사가 더 큰 모델에 의존하지만 Exaone Deep는 지능적 최적화와 전문 교육을 통해 소규모 모델이 최고 성능을 달성 할 수 있음을 보여줍니다. 이는 경제적 이점을 제공 할 수있을뿐만 아니라 Edge 장치에서 강력한 AI 모델을 사용할 수 있습니다.
Exaone Deep의 오픈 소스 간행물로 LG AI Research는 Global AI Research Ecosystem에 기여하고 동시에 국제 AI 경쟁에서 한국의 위치를 강화합니다. LG 그룹의 다양한 제품 및 서비스 에서이 기술이 어떻게 구현되는지, 그리고 다양한 산업에서 어떤 혁신을 가능하게 할 것인지는 여전히 남아 있습니다.
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