- अगस्त 2024 में EXAONE 3.0 पेश किया गया था, और LG के आंतरिक उपयोग तक सीमित रखने के बाद अब इसे ओपन मॉडल में बदला गया है
- विभिन्न उद्देश्यों के लिए बनाए गए लाइनअप में से 7.8B Instruction Tuned मॉडल को रिसर्च उपयोग के लिए ओपन सोर्स के रूप में जारी किया गया
- उम्मीद है कि यह देश-विदेश के AI शोधकर्ताओं के सार्थक शोध और AI इकोसिस्टम के विकास में योगदान देगा
- Decoder-only Transformer Architecture पर आधारित, पैरामीटर 7.8B, ट्रेनिंग डेटा 8T
अंग्रेज़ी में Global Top स्तर हासिल: Real-world Use Cases के औसत स्कोर में पहला स्थान, एकल Benchmark में भी उत्कृष्ट प्रदर्शन
- 7.8B मॉडल का अंग्रेज़ी प्रदर्शन अन्य मॉडलों की तुलना में Global Top स्तर का है
- 4 Benchmark मूल्यांकन परिणामों में यह वैश्विक Top मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता पाया गया
- Math, Coding में औसत स्कोर पहला, और Reasoning में भी उच्च प्रदर्शन
बेजोड़ कोरियाई प्रदर्शन: Real-world use cases और एकल Benchmark दोनों में औसत स्कोर पहला
- अंग्रेज़ी/कोरियाई bilingual मॉडल होने के कारण कोरियाई में भी उत्कृष्ट प्रदर्शन
- Real-world use cases के प्रदर्शन की पुष्टि के लिए 2 Benchmark का उपयोग किया गया
- एकल Benchmark को KMMLU आदि अंग्रेज़ी मूल्यांकन Benchmark के अनुरूप बनाया गया
- Real-world use cases और एकल Benchmark दोनों में औसत स्कोर पहला पाया गया
लागत-दक्षता सुनिश्चित: 3 वर्षों के अनुसंधान-विकास से लागत 6% स्तर तक घटाई
- AI के उपयोग के लिए प्रदर्शन सुधार के साथ-साथ लागत-दक्षता को मजबूत करना भी आवश्यक है
- 3 वर्षों तक AI मॉडल lightweighting तकनीक के R&D और लागत दक्षता पर ध्यान केंद्रित किया गया
- 7.8B मॉडल में EXAONE 2.0 की तुलना में inference processing time 56% कम और लागत 72% कम हुई
- EXAONE 1.0 की तुलना में लागत को 6% स्तर तक बड़े पैमाने पर घटाने की उपलब्धि हासिल की गई
नैतिक पारदर्शिता: उत्कृष्ट परिणामों के साथ सुधार-आवश्यक क्षेत्रों को भी सार्वजनिक किया
- LG AI रिसर्च AI मॉडल के अनुसंधान और विकास प्रक्रिया में AI ethics को अनिवार्य रूप से ध्यान में रखता है
- EXAONE 3.0 7.8B मॉडल का भी Red Teaming प्रक्रिया से नैतिकता और सुरक्षा के लिए मूल्यांकन किया गया
- आंतरिक और बाहरी third-party dataset का उपयोग कर मूल्यांकन किया गया
- लैंगिक भेदभाव या अवैध जवाबों की रोकथाम में यह उत्कृष्ट है, लेकिन कुछ हिस्सों में सुधार की आवश्यकता है
- AI ethics के विकास के लिए मूल्यांकन परिणामों को पारदर्शी रूप से सार्वजनिक किया गया
- शोधकर्ताओं से सक्रिय AI ethics अनुसंधान की अपेक्षा है, और LG AI रिसर्च भी इस पर निरंतर शोध जारी रखेगा
2 टिप्पणियां
उम्मीद है कि यहाँ घरेलू खबरें भी ज़्यादा साझा होने लगेंगी ;)