- EXAONE 3.0, Ağustos 2024'te tanıtıldı; başlangıçta yalnızca LG içinde kullanılırken daha sonra açık modele dönüştürüldü
- Farklı amaçlara göre yapılandırılmış ürün ailesi içinde yer alan 7.8B Instruction Tuned modeli, araştırma amaçlı olarak açık kaynak şeklinde yayınlandı
- Yurt içi ve yurt dışındaki yapay zeka araştırmacılarının anlamlı çalışmalarına ve yapay zeka ekosisteminin gelişimine katkı sağlaması bekleniyor
- Decoder-only Transformer Architecture tabanlı; parametre sayısı 7.8B, eğitim verisi miktarı 8T
İngilizcede küresel üst düzey performans: Gerçek dünya kullanım senaryolarında ortalama puanda 1. sıra, tekil benchmark'larda da güçlü performans
- 7.8B modelinin İngilizce performansı, diğer modellere kıyasla küresel üst düzey seviyede
- 4 benchmark değerlendirmesinin sonucunda küresel üst düzey modellerden daha iyi performans doğrulandı
- Math ve Coding'de ortalama puanda 1. sıra, Reasoning'de de yüksek performans
Açık ara üstün Korece performansı: Hem gerçek dünya kullanım senaryolarında hem de tekil benchmark'larda ortalama puanda 1. sıra
- İngilizce/Korece iki dilli model olarak Korecede de üstün performans sunuyor
- Gerçek dünya kullanım senaryoları açısından performansı doğrulamak için 2 benchmark kullanıldı
- Tekil benchmark, KMMLU gibi İngilizce değerlendirme benchmark'larıyla uyumlu olacak şekilde yapılandırıldı
- Hem gerçek dünya kullanım senaryolarında hem de tekil benchmark'larda ortalama puanda 1. sıra sonucu doğrulandı
Maliyet verimliliği sağlandı: 3 yıllık Ar-Ge ile maliyetler %6 seviyesine indirildi
- Yapay zekadan yararlanmak için performans iyileştirmenin yanı sıra maliyet verimliliğini güçlendirmek de şart
- Son 3 yılda AI model hafifletme teknolojileri Ar-Ge'sine ve maliyet verimliliğine odaklanıldı
- 7.8B modeli, EXAONE 2.0'a kıyasla çıkarım işlem süresini %56 azalttı, maliyeti %72 düşürdü
- EXAONE 1.0'a kıyasla maliyetleri %6 seviyesine kadar ciddi ölçüde azaltma başarısı elde edildi
Etik şeffaflık: Güçlü sonuçların yanı sıra iyileştirme gereken alanlar da açıklandı
- LG AI Araştırma Enstitüsü, AI model Ar-Ge sürecinde AI etiğini mutlaka dikkate alıyor
- EXAONE 3.0 7.8B modeli de Red Teaming sürecinden geçirilerek etik ve güvenlik açısından değerlendirildi
- İç ve dış üçüncü taraf veri setleri kullanılarak değerlendirme yapıldı
- Cinsiyete dayalı ayrımcılık veya yasa dışı yanıtlara karşı güçlü olsa da iyileştirilmesi gereken alanlar bulunuyor
- Yapay zeka etiğinin gelişimi için değerlendirme sonuçları şeffaf biçimde açıklandı
- Araştırmacıların yapay zeka etiği alanında aktif çalışmalar yürütmesi bekleniyor; LG AI Araştırma Enstitüsü de araştırmalarını sürdürecek
2 yorum
Umarım yerel haberler de burada daha sık paylaşılır ;)