Opublikowano: 24 marca 2025 / Aktualizacja od: 24 marca 2025 r. - Autor: Konrad Wolfenstein
Sztuczna inteligencja z Exaone Deep: LG AI Research wprowadza nowy rozumowanie AI Model-Agentic AI z Korei Południowej: Xpert.digital
Ofensywa AI Korei Południowej: Exaone Deep ustawia globalne standardy
LG przedstawia Exaone Deep: Revolutionary Agentic AI na podstawie open source
Dzięki Exaone Deep, LG AI Research opublikowało kolejny rozumowanie AI jako open source, który wprowadza wysiłki AI w Korei Południowej na scenę globalną. Model zaprezentowany w marcu 2025 r., Podczas gdy konferencja deweloperów NVIDIA GTC charakteryzuje się jego zdolnością do formułowania, sprawdzania, sprawdzania i podejmowania autonomicznych decyzji opartych na nim. To innowacyjne rozwiązanie AI oznacza przejście do ERA „Agentic AI” i pozycjonuje LG wśród kilku globalnych firm, które napędzają tę technologię. Z imponującymi osiągnięciami w matematycznych, naukowych i kodujących badania odniesienia o wydajnej wielkości modelu, Exaone Deep to znaczący postęp w rozwoju AI.
Exaone Model Family i ich rozwój
Od samego początku do głębokiego Exaone
Podstawa Exaone Deep została położona w grudniu 2020 r. Z Fundacją LG AI Research. Pod kierownictwem przewodniczącego LG Corp Koo Kwang-Mo Departament Badań został uruchomiony w celu zapewnienia długoterminowej przyszłości LG za pośrednictwem technologii AI. Na spotkaniu zarządu Koo podkreślił: „Musimy rozwinąć sztuczną inteligencję z foresight, aby utrzymać silniki wzrostu w latach 30. XX wieku”.
Rozwój rodziny Exaone Model rozpoczął się od Exaone 1.0 w grudniu 2021 r., Modelu „Supergiant AI” z około 300 miliardami parametrów. Następnie w lipcu 2023 r. Exaone 2.0 i Exaone 3.0 w sierpniu 2024 r., Ten ostatni jako pierwszy model AI open source był ważnym kamieniem milowym. Pod koniec 2024 r. EXAOONE 3.5 następnie z lepszą zgodnością z instrukcją i zrozumieniem dłuższych kontekstów. Exaone Deep opiera się na tym rozwoju i koncentruje się w szczególności na umiejętnościach rozumowania.
Architektura techniczna i warianty modelu
Exaone Deep opiera się na architekturze transformatora dekodera i jest dostępna w trzech wariantach wielkości:
- Exaone Deep-32b: Flagowy model z 32 miliardami parametrów i 64 warstwami, zoptymalizowanymi pod kątem maksymalnej wydajności rozumowania.
- Exaone Deep-7,8b: lekka wersja z 7,8 miliarda parametrów i 32 warstwami, która oferuje 95% wydajności modelu 32B na zaledwie 24% wielkości.
- Exaone Deep-2.4b: model na urządzeniu z 2,4 miliarda parametrów i 30 warstwami, które pomimo jego niewielkiego rozmiaru (7,5% modelu 32B) nadal osiąga 86% wydajności.
Wszystkie modele mają maksymalny zakres kontekstu 32 768 tokenów, co stanowi znaczącą poprawę w porównaniu z poprzednimi modelami. Modele zostały przeszkolone głównie w zakresie rekordów danych specjalizowanych przez rozumowanie, które uwzględniają długie procesy myślowe, które umożliwiają im zrozumienie bardziej skomplikowanych relacji i wyciąganie logicznych wniosków.
Nadaje się do:
Funkcje wydajności i wyniki porównawcze
Rozumowanie matematyczne i naukowe rozwiązywanie problemów
Exaone Deep pokazuje szczególnie imponujące wyniki w zadaniach matematycznych i naukowych. Model 32B uzyskał 94,5 punktu w teście wstępnym uniwersytetu w Korei Południowej (CSAT) w części matematycznej oraz podczas American Invitational Mathematics Examination (AIME) 2024 90,0 punktów, co przewyższa konkurencyjne modele.
Dzięki Math-500, wskaźnikowi oceny umiejętności rozwiązywania problemów matematycznych, osiągnął 95,7 punktu. Szczególnie zauważa, że model osiągnął te usługi z zaledwie około 5% wielkości niektórych modeli „gigantów”, takich jak DeepSeek-R1 (671 miliardów parametrów).
W dziedzinie rozumowania naukowego model 32B w teście diamentowym GPQA, który oceniał umiejętności rozwiązywania problemów na poziomie doktoratów w zakresie fizyki, chemii i biologii, uzyskał 66,1 punktów. Wyniki te podkreślają zdolność modelu do zrozumienia i stosowania złożonych pojęć naukowych.
Umiejętności kodowania i ogólne zrozumienie języka
Exaone Deep dowodzi również swojej siły w dziedzinie kodowania i rozwiązywania problemów. W teście LiveCodeBench, który ocenia umiejętności kodowania, model 32B osiągnął wartość 59,5. Podkreśla to potencjał aplikacji w tworzeniu oprogramowania, automatyzacji i innych obszarach technicznych, które wymagają wysokiego stopnia obliczeń.
W ogólnym zrozumieniu języka model zapewnił najwyższy wynik MMLU (ogromne zrozumienie języka wielozadaniowego) w koreańskich modelach z 83,0 punktami. To pokazuje, że Exaone Deep jest nie tylko wydajny w wyspecjalizowanych zadaniach rozumowania, ale także w ogólnym zrozumieniu języka.
Wydajność wydajności mniejszych modeli
Szczególnie godna uwagi jest wydajność mniejszych wariantów modelu. Model 7,8B uzyskał 94,8 punktów w Math-500 i 59,6 punktu w AIME 2025, podczas gdy model 2,4B w Math-500 92,3 punktu i 47,9 punktu dla AIME 2024. Wyniki te stanowią mniejsze wersje Exaone głęboko na szczycie ich odpowiednich kategorii we wszystkich ważnych testach porównawczych.
Społeczność jest szczególnie zaskoczona wydajnością modelu 2.4B. W udziale Reddit zauważa się, że ten mały model przekracza nawet znacznie większy model Gemma3 27b w niektórych testach porównawczych. Jeden użytkownik napisał: „Mam na myśli, że mówisz sobie, że model 2,4B (46,6) przekracza Gemma3 27b (29,7) w odniesieniu kodu na żywo?”
Potencjał zastosowania i znaczenie na rynku AI
Obszary zastosowania w przemyśle, badania i edukacja
LG AI Research oczekuje, że EXAOONE będzie używane w różnych obszarach. W komunikacie prasowym stwierdza: „Exaone Deep będzie używany nie tylko w dziedzinach zawodowych, które są potrzebne w przyszłości, ale także w obszarach badań naukowych i edukacji, takich jak fizyka i chemia, wykazując wysoką wydajność w wskaźnikach oceny specjalistycznych dziedzin, takich jak matematyka, nauka i kodowanie”.
Szczególny nacisk kładziony jest na model na urządzeniu (2.4b), który można stosować ze względu na jego niewielki rozmiar na urządzeniach takich jak smartfony, samochody i robotyki. Ponieważ dane mogą być bezpiecznie przetwarzane na urządzeniu bez niezbędnego połączenia z serwerami zewnętrznymi, ten model oferuje zalety bezpieczeństwa danych i ochrony danych osobowych.
Pozycjonowanie w globalnej konkurencji AI
Wraz z publikacją Exaone Deep, LG pozycjonuje się na coraz bardziej konkurencyjnym globalnym rynku sztucznej inteligencji. Południowokoreańska firma technologiczna konkuruje zatem w bezpośredniej konkurencji z dużymi firmami technologicznymi, takimi jak OpenAai, Google Deepmind i chińscy deweloperzy AI, tacy jak Deepseek.
Przedstawiciel LG AI Research powiedział: „Ogłosiliśmy Exaone Deep około miesiąc po uczestnictwie w krajowym spotkaniu w zakresie rozpoznania i inspekcji konkurencji w branży AI, które odbyło się w lutym w National Artificial Intelligence Committee w lutym, a publikacja open source of deepseek R1 Model jest perspektywiczny”. Przedstawiciel dodał: „Rdzeniem technologii LGS KI jest utrzymanie wydajności, a znaczne zmniejszenie wielkości modelu”.
W czasach, gdy opłacalne modele przyciągają wielką uwagę po wzniesieniu Chinas Deepseek w dziedzinie możliwości rozumowania, podejście LGS do opracowania mniejszych, ale potężnych modeli może być strategiczną przewagą.
Znaczenie rozumowania-ki i „agencyjnej AI”
Od wiedzy po rozumowanie-ki
Dzięki Exaone Deep Research LG AI przechodzi z „Knowledge Ki” do „rozumowania-ki”. Podczas gdy tradycyjne modele AI są ukierunkowane głównie na połączenia informacyjne i rezerwy, kok rozumowania, takie jak Exaone Deep, mogą niezależnie ustawić hipotezy, sprawdzić je i podejmować autonomiczne decyzje oparte na nich.
Ta umiejętność oznacza wejście do epoki „Agentic AI” - Active AI, która jest w stanie „myśleć” i działać niezależnie. LG AI Research wyjaśnia: „Agentic AI odnosi się do aktywnej sztucznej inteligencji, która jest w stanie podejmować autonomiczne decyzje, formułując hipotezy niezależnie i przeprowadzając wnioski w celu ich zweryfikowania”.
Strategia open source
Ważnym aspektem głębokiej publikacji Exaone jest decyzja o dostarczeniu modelu jako open source. Następnie następuje strategia, która rozpoczęła się od Exaone 3.0, pierwszego modelu AI open source w Korei Południowej.
Strategia open source umożliwia programistom korzystanie i opracowanie modelu do celów badawczych bez ograniczeń. Może to prowadzić do szerszego zastosowania i dalszego rozwoju technologii oraz wzmocnić pozycję LG w globalnym ekosystemie AI.
Kyung-hoon Bae, prezes LG AI Research, powiedział: „Planujemy zapewnić ten wysoce wszechstronny i lekki model jako open source, aby uniwersytety i instytucje badawcze mogły korzystać z najnowszej technologii generatywnej AI, która przyczynia się do ekosystemu badań AI i dodatkowo poprawia zdolność konkurencyjną AI”.
Nadaje się do:
Przyszłe perspektywy i ciągłe rozwój
Chatexaone: nowy standard produktywności opartej na sztucznej inteligencji w firmie
LG planuje współpracować z spółkami zależnymi LG w drugiej połowie roku w celu zintegrowania Exaone głęboko z różnymi produktami i usługami. W zależności od aplikacji Exaons będą dostępne w różnych rozmiarach modeli, od modelu ultra-lekkiego dla usług na urządzeniu-KI, po model wysokowydajnych dla wyspecjalizowanych aplikacji.
Konkretnym przykładem praktycznego zastosowania technologii Exaone jest chatexaone, agent KI oparty na Exaone 3.0 dla firm, które są już dostępne jako otwarta wersja beta dla pracowników grupy LG. Chatexaone oferuje różne funkcje zwiększania wydajności pracy, w tym systemy pytań oparte na WEB w czasie rzeczywistym, systemy odpowiedzi na pytania i obrazy oparte na obrazach, obsługę kodowania i zarządzanie bazami danych.
Dalszy rozwój wiedzy specjalistycznej AI w grupie LG
Rozwój Exaone Deep jest częścią większej strategii AI w grupie LG. LG założył już wewnętrzną szkołę absolwenta AI w celu promowania dostosowanych inżynierów z dziewięciomiesięcznym tytułem magistra i 18-miesięcznym programem doktoranckim.
Pracownicy, którzy biorą te kursy, pracują nad projektami, które są trudne do opracowania dla poszczególnych spółek zależnych. W ramach projektu pilotażowego LG Display opracował technologię projektową, aby pomieścić więcej pikseli na tym samym ekranie, podczas gdy LG Electronics i LG Innotek metody precyzyjnej prognozy popytu z AI, co znacznie obniży koszty przechowywania.
Dlaczego mniejsze modele AI może być lepszym wyborem-spojrzenie na Exaone Deep
Wraz z wprowadzeniem Exaone Deep Research LG AI osiągnęło ważny kamień milowy w rozwoju AI. Jako pierwszy model AI Korei Południowej oparty na modelu fundamentu, LG umieszcza go w wielu wiodących globalnych firmach technologicznych, które rozwijają tę zaawansowaną technologię AI. Imponująca wydajność w matematycznych, naukowych i kodowaniu testów porównawczych o wydajnym rozmiarze modelu podkreśla potencjał tego modelu dla różnych obszarów zastosowania.
Podejście LG jest szczególnie godne uwagi, aby opracować wysokowydajne modele AI o stosunkowo niewielkim rozmiarze. Podczas gdy wiele firm AI opiera się na coraz większych modelach, Exaone Deep pokazuje, że dzięki inteligentnej optymalizacji i specjalistycznym szkoleniu mniejsze modele mogą osiągnąć najwyższą wydajność. Może to nie tylko oferować zalety ekonomiczne, ale także umożliwić użycie potężnych modeli AI na urządzeniach Edge.
Wraz z publikacją open source Exaone Deep, LG AI Research przyczynia się do globalnego ekosystemu badań AI, a jednocześnie wzmacnia pozycję Korei Południowej w międzynarodowym konkursie AI. Okaże się, w jaki sposób ta technologia jest wdrażana w różnych produktach i usługach LG Group oraz jaką innowacje umożliwi jej w różnych branżach.
Nadaje się do:
Twój globalny partner w zakresie marketingu i rozwoju biznesu
☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki
☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!
Konrada Wolfensteina
Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.
Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.
