LG AI Research przedstawia EXAONE 3.5: trzy zaawansowane, dwujęzyczne modele AI o otwartym kodzie, zaprojektowane do precyzyjnego wykonywania poleceń i lepszego rozumienia długich kontekstów – krok w kierunku globalnego przywództwa w generatywnej sztucznej inteligencji.
Modele EXAONE 3.5 – Nowa Era Dwujęzycznych Rozwiązań AI od LG AI Research
LG AI Research wprowadziło na rynek otwartoźródłowe modele EXAONE 3.5, które specjalizują się w języku angielskim i koreańskim. Te zaawansowane modele zostały zaprojektowane na bazie sukcesu swojego poprzednika, EXAONE 3.0, i oferują szeroką gamę możliwości dostosowanych do określonych przypadków użycia. W skład serii EXAONE 3.5 wchodzą trzy modele: lekki 2.4B, wszechstronny 7.8B oraz wysokowydajny 32B. Każdy z nich cechuje się wyjątkową wydajnością oraz zoptymalizowaną efektywnością kosztową, spełniając potrzeby użytkowników w różnych scenariuszach zastosowania.
—
Specyfika Modeli EXAONE 3.5
1. Model 2.4B
Lekka wersja modelu, zoptymalizowana do pracy w środowiskach o ograniczonych zasobach sprzętowych. Może działać na kartach graficznych o niskich wymaganiach oraz w środowiskach o ograniczonej infrastrukturze. Dzięki swojej efektywności, model ten jest doskonałym rozwiązaniem dla urządzeń mobilnych lub systemów IoT.
2. Model 7.8B
Ta wersja oferuje ulepszoną wydajność w porównaniu do modelu EXAONE 3.0 7.8B, zachowując przy tym uniwersalność i wszechstronność. Jest idealnym wyborem dla zastosowań ogólnego przeznaczenia, takich jak analiza danych, generowanie treści czy automatyzacja procesów.
3. Model 32B
Najbardziej zaawansowana wersja, zaprojektowana z myślą o najbardziej wymagających aplikacjach. Charakteryzuje się potężnymi możliwościami obliczeniowymi, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla dużych firm i środowisk o wysokich wymaganiach technologicznych.
—
Innowacje Architektoniczne i Metody Treningu
Modele EXAONE 3.5 bazują na architekturze Transformer o dekoderze jednokierunkowym, która została zoptymalizowana dzięki zaawansowanym technologiom, takim jak SwiGLU, Grouped Query Attention (GQA) i Rotary Position Embeddings (RoPE). Kluczową cechą tej serii jest możliwość przetwarzania długich kontekstów o długości do 32 768 tokenów, co stanowi ogromny postęp w porównaniu do wcześniejszych modeli (z limitem 4 096 tokenów).
Proces treningu modeli EXAONE 3.5 przebiegał w dwóch etapach. Pierwszy etap obejmował różnorodne źródła danych, co pozwoliło na poprawę wydajności w ogólnych domenach wiedzy. Drugi etap skoncentrowano na wyspecjalizowanych dziedzinach, takich jak przetwarzanie długich kontekstów. Zastosowano także metody takie jak replay-based learning, aby zapobiec tzw. „katastrofalnemu zapominaniu” wiedzy zdobytej w trakcie początkowej fazy treningu.
Proces post-treningowy obejmował natomiast nadzorowane dostrajanie (Supervised Fine-Tuning, SFT) oraz optymalizację preferencji użytkownika w oparciu o algorytmy, takie jak Direct Preference Optimization (DPO). Dzięki temu modele lepiej spełniają oczekiwania użytkowników, skutecznie odpowiadając na różnorodne zapytania.
—
Wyniki Benchmarków
Modele EXAONE 3.5 są intensywnie testowane na trzech głównych kategoriach benchmarków:
1. Realne przypadki użycia: Modele wykazują się wysoką skutecznością w zrozumieniu i odpowiedzi na pytania użytkowników, osiągając średni wynik 74,3 w testach praktycznych. Model 32B wyprzedził w tych testach konkurencyjne rozwiązania, takie jak Qwen 2.5 32B i Gemma 2 27B.
2. Przetwarzanie długich kontekstów: W testach takich jak Needle-in-a-Haystack (NIAH) modele osiągnęły niemal perfekcyjną dokładność w wyszukiwaniu i analizie danych z długich tekstów, a model 32B zdobył średnio 71,1 punktów.
3. Zadania ogólnodomenowe: Modele wykazały się biegłością w matematyce, programowaniu i zadaniach opartych na wiedzy encyklopedycznej. Model 2.4B, mimo swoich kompaktowych rozmiarów, pokonał większe modele, takie jak Gemma 2 9B, zdobywając średnio 63,3 punktów.
—
Etyczna i Odpowiedzialna Sztuczna Inteligencja
LG AI Research kładzie ogromny nacisk na etyczne i przejrzyste praktyki rozwoju AI. W trakcie treningu modeli EXAONE 3.5 przeprowadzono kompleksowe oceny ryzyka, eliminując potencjalnie szkodliwe treści oraz chroniąc dane osobowe. Zespół badawczy aktywnie monitoruje regulacje dotyczące AI na całym świecie, aby zapewnić zgodność z obowiązującymi przepisami. Wprowadzono również mechanizmy filtracji treści, takie jak usuwanie mowy nienawiści i treści nielegalnych, choć wymagają one dalszej optymalizacji.
—
Praktyczne Zastosowania i Partnerstwa Biznesowe
Modele EXAONE 3.5 znalazły zastosowanie w różnych projektach komercyjnych i publicznych. Na przykład partnerstwo z Polaris Office oraz Hancom pokazuje, jak AI może znacząco zwiększyć efektywność w pracy biurowej i organizacyjnej. Projekt Proof of Concept (PoC) z Hancom podkreśla, że modele te mogą rewolucjonizować procesy administracyjne w instytucjach rządowych, oszczędzając czas i środki.
—
Podsumowanie
Seria EXAONE 3.5 wyznacza nowy standard w dziedzinie open-source AI, oferując modele, które spełniają różnorodne potrzeby użytkowników, od lekkich środowisk po wymagające aplikacje przemysłowe. Dzięki zaawansowanym możliwościom przetwarzania kontekstów, dostosowaniu do instrukcji użytkownika i etycznemu podejściu do rozwoju, te modele są ważnym krokiem naprzód w zrozumieniu i wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Otwierają one nowe horyzonty w badaniach oraz zastosowaniach komercyjnych i społecznych, czyniąc technologię bardziej dostępną i wszechstronną.
