发布于：2025年3月24日 /更新，发表于：2025年3月24日 - 作者： Konrad Wolfenstein
带有Exaone的人工智能：LG AI研究引入了韩国图像的新推理AI模型AI-ADENTIC AI：XPERT.DIGITAL.DIGITAL。
韩国的AI进攻：Exaone Deep设定了全球标准
LG呈现Exaone Deep：开源的革命代理AI
借助Exaone Deep，LG AI Research发表了进一步的推理AI模型作为开源，将韩国人工智能努力带入了全球舞台。该模型于2025年3月提出，而NVIDIA的开发人员会议GTC的特征是其制定，检查，检查和根据其制定，检查，检查和做出自主决策的能力。这种创新的AI解决方案标志着向“代理AI”时代的过渡，并将LG定位在少数推动这项技术前进的全球公司中。在具有有效模型大小的数学，科学和编码基准方面取得了令人印象深刻的成就，Exaone Deep是AI发展的重大进展。
Exaone模型家庭及其发展
从一开始就深入
LG AI研究的基础是2020年12月，Exaone Deep的基础。在LG Corp董事长Koo Kwang-Mo的领导下，研究部门成立，目的是通过AI技术来确保LG的长期未来。 Koo在一次管理会议上强调：“我们必须开发具有远见的AI，以维护2030年代的增长引擎。”
Exaone模型家族的开发始于2021年12月Exaone 1.0，这是一种“超级AI”模型，参数约为3000亿。接下来是2023年7月Exaone 2.0和2024年8月Exaone 3.0，后者作为韩国的第一个开源AI模型是一个重要的里程碑。在2024年底，Exaone 3.5随后提高了指导的依从性和对较长背景的理解。 Exaone Deep以这一发展为基础，并专门针对推理技能。
技术架构和模型变体
Exaone Deep基于一个解码器的变压器体系结构，可提供三种尺寸的变体：
- Exaone Deep-32B：具有320亿参数和64层的旗舰型号，以最大的推理性能进行了优化。
- Exaone Deep-7.8b：具有78亿个参数和32层的轻质版本，仅以大小的24％的24％提供32B型号的95％的性能。
- Exaone Deep-2.4b：具有24亿参数和30层的设备模型，尽管大小很小（占32B型号的7.5％），但仍达到了性能的86％。
所有模型的最大上下文范围为32,768个令牌，与以前的模型相比，这是一个显着改善。这些模型主要是对推理专门的数据记录进行培训的，这些数据记录将考虑长期思考过程，这使他们能够理解更复杂的关系并得出逻辑结论。
适合：
性能功能和基准结果
数学推理和科学问题解决
Exaone Deep在数学和科学推理任务中表现出特别令人印象深刻的结果。 32B模型在数学部分和美国邀请赛数学考试（AIME）2024 90.0点上，在韩国大学入学考试（CSAT）中得分94.5分，超过了竞争模型。
使用Math-500，它是评估数学解决问题技能的索引，它达到了95.7分。尤其值得注意的是，该模型只有大约5％的“巨人”模型（例如DeepSeek-R1（6710亿个参数））实现这些服务。
在科学推理领域，GPQA钻石测试中的32B模型评估了物理，化学和生物学博士学位的解决问题技能，得分为66.1分。这些结果强调了该模型理解和应用复杂的科学概念的能力。
编码技能和对语言的一般理解
Exaone Deep还证明了其在编码和解决问题领域的优势。在评估编码技能的LiveCodeBench测试中，32B模型的值为59.5。这强调了其在软件开发，自动化和其他需要高度计算的技术领域应用的潜力。
在对语言的一般理解中，该模型以83.0分获得了最高的MMLU分数（大量的多任务语言理解）。这表明，Exaone Deep不仅在专门的推理任务中有效，而且在对语言的一般理解中也是有效的。
较小型号的性能效率
较小的模型变体的性能特别值得注意。 7.8b模型在AIME 2025中以Math-500的得分为94.8分，而AIME-500 92.3点的2.4b模型为Aime 2024的2.4b型号为47.9分。这些结果将Exaone的较小版本定位在所有重要基准中的顶部。
2.4B模型的性能使社区特别惊讶。在Reddit贡献中，注意到，这个小型模型甚至超过了某些基准中的GEMMA3 27B模型。一位用户写道：“我的意思是告诉自己，2.4b型号（46.6）超过了实时代码基准中的gemma3 27b（29.7）？”
AI市场的应用潜力和意义
行业，研究和教育领域的应用领域
LG AI研究预计将在各个领域使用Exaone。新闻稿指出：“ Exaone Deep不仅将在未来行业所需的专业领域中使用，而且还将在科学研究和教育领域（例如物理和化学）中显示出高性能在评估指标（例如数学，科学和编码）的评估指标中。”
特别的重点是在设备模型（2.4b）上，由于其在智能手机，汽车和机器人技术中的设备上的尺寸很小，因此可以使用。由于可以在设备上安全处理数据，而无需与外部服务器建立必要的连接，因此该模型为数据安全性和保护个人数据提供了优势。
在全球AI比赛中定位
随着Exaone Deep的发布，LG在竞争日益激烈的全球AI市场中定位。因此，这家韩国科技公司与OpenAAI，Google DeepMind和中国AI开发人员（例如DeepSeek）等大型技术公司进行直接竞争。
LG AI研究的一位代表说：“我们在参加国内AI行业竞争诊断和检查会议大约一个月后宣布了Exaone，该会议于2月在2月在国家人工智能委员会举行，并开了DeepSeek R1级模型的开源出版。”代表说：“ LGS KI技术的核心是维护性能，同时大大降低了模型大小。”
在Chinas DeepSeek在推理能力领域的兴起之后，具有成本效益的模型受到了极大的关注，LGS开发较小但功能强大的模型的方法可能是一种战略优势。
推理-KI和“代理AI”的含义
从知识 - 滑动到推理-KI
有了Exaone的深度，LG AI研究将从“知识ki”过渡到“推理-KI”。虽然传统的AI模型主要针对信息通话和提供，但诸如Exaone Deep之类的推理可以独立设置假设，检查并根据它们做出自主决定。
这种能力标志着进入“代理AI”的时代 - 活跃的AI，能够“思考”并独立行动。 LG AI研究解释说：“代理AI是指能够通过独立制定假设并执行结论以验证它们来做出自主决定的活跃AI。”
开源策略
Exaone深层出版物的一个重要方面是将模型作为开源的决定。接下来是从Exaone 3.0开始的策略，Exaone 3.0是韩国的第一个开源AI模型。
开源策略使开发人员能够无限制地将模型用于研究目的。这可能会导致更广泛的应用，并进一步发展技术，并加强LG在全球AI生态系统中的地位。
LG AI Research总裁Kyung-Hoon Bae说：“我们计划提供这种高度和轻巧的模型作为开源，以便大学和研究机构可以使用最新的生成AI技术，从而为AI研究生态系统做出贡献，并进一步提高AI竞争能力。”
适合：
未来的前景和正在进行的发展
Chatexaone：公司基于AI的生产力的新标准
LG计划在下半年与LG子公司合作，以将Exaone深入到各种产品和服务中。根据应用程序的不同，Exaons将以不同的模型大小提供，从用于内部设备-KI服务的超轻质模型到专用应用程序的高性能模型。
Exaone技术实际应用的一个具体示例是Chatexaone，这是基于Exaone 3.0的KI代理，用于LG Group员工的开放式Beta版本的公司。 Chatexaone提供了各种功能，可提高劳动生产率，包括基于实时WEB的问题解答系统，文档和基于图像的问题响应系统，编码支持和数据库管理。
LG集团内的AI专业知识的进一步发展
Exaone Deep的发展是LG组中更大的AI策略的一部分。 LG已经建立了一所内部AI研究生院，以便通过九个月的硕士学位和18个月的博士学位促进裁缝工程师。
参加这些课程的员工在很难为个别子公司开发的项目上工作。作为试点项目的一部分，LG Display开发了一种设计技术，可以在同一屏幕上容纳更多像素，而LG Electronics和LG Innotek方法则使用AI进行精确需求预测，这将大大降低存储成本。
为什么较小的AI型号可以是更好的选择 - A Exaone Deep Exaone
随着Exaone深入的引入，LG AI研究在AI开发中取得了重要的里程碑。作为韩国第一个基于基础模型的推理AI模型，LG将其列入了许多领先的全球技术公司，这些公司开发了这项先进的AI技术。具有有效模型大小的数学，科学和编码基准的令人印象深刻的性能强调了该模型对于不同应用领域的潜力。
LG的方法特别值得注意的是，开发尺寸相对较小的高性能AI模型。尽管许多人工智能公司都依靠更大的模型，但Exaone Deep显示，通过智能优化和专业培训，较小的模型可以实现最佳性能。这不仅可以提供经济优势，而且还可以在边缘设备上使用强大的AI模型。
随着Exaone Deep的开源出版物，LG AI研究为全球AI研究生态系统做出了贡献，同时又加强了韩国在国际AI竞争中的地位。在LG集团的各种产品和服务中如何实施这项技术以及在各个行业可以实现它的哪些创新，还有待观察。
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