LG 发布的 EXAONE 3.5 开源AI系统，专精于长篇文本分析并减少模型出现幻觉的问题

EXAONE 3.5指的是什么？

EXAONE 3.5是由LG AI研究院开发的一款开源人工智能模型，该模型提供了拥有24亿、78亿及320亿参数的三个不同版本。这款AI特别擅长处理长文本，并且在其基准测试中的表现尤为突出，尤其是在实际应用、长篇文档解析和数学运算方面有着出色的表现。EXAONE 3.5运用了检索增强生成技术与多步推理机制来显著减少错误信息的发生并提高其精准度。LG公司计划继续深化该模型的人工智能功能，并即将推出一款名为ChatEXAONE的企业级AI代理服务，此服务具备复杂查询解析能力及用户自定义搜索选项，并配备了加密技术和隐私保护措施以确保在企业内部环境下的安全使用。

EXAONE 3.5的核心特性

• 支持多种模型版本：本产品配备有三个型号大小各异的模型，旨在满足多样化的应用环境及不同的计算资源约束条件。
• 执行指示的遵从性能力于真实环境中展现出色的指令执行精准度，并在多项标准评估中获得顶尖分数。
• 长时间的语境解析在处理较长文本时表现出众，能够有效地解析和管理最多达32K tokens的背景信息。
• 具备两种语言的能力具备出色的韩英双语技能，并在相关的韩国及英文标准化考试中表现出色。
• 搜索强化创作方法采用检索强化的生成方法，根据参考资料或是网上的搜索信息来构建回答。
• 多层次逻辑推断技能拥有复杂的推理技能，显著减少错误信息的产生，增强回答的真实度。

EXAONE 3.5的核心技术机制

• 基于Transformer的模型结构采用最新设计的仅有解码器组件的Transformer框架，这是一种专注于处理序列信息的深度学习算法。
• 长时间序列处理运用延长上下文微调的方法，使得最大的上下文跨度由EXAONE 3.0版本中的4,096个tokens增加至32,768个tokens。
• 预先培训与后续培训需要提供的原文未给出，请提供具体的内容以便进行伪原创改写。
  • 预先训练在初始阶段，通过庞大的训练数据集来进行初步模型构建；随后，在第二个阶段中，则聚焦于特定领域的资料搜集与二次预处理培训，尤其着重提升对较长文本语境的理解力。
  • 培训之后包含监督微调(SFT)及偏好精进，旨在提升模型对指令的理解能力，并增强其符合人类喜好的程度。
• 数据符合规范要求在执行数据采集、模型培训及信息供给任务时实施AI符合法规的审核，以降低潜在的法律威胁。
• 搜索强化创作(Retrieval-Augmented Generation, 简称RAG)方法通过整合搜索与创造功能，使模型能够应对更为广泛的背景信息，并在复杂的环境中得到有效利用。

EXAONE 3.5 的工程链接

• 官方网站项目：aiexplorer.lg/research/read
• Git代码库：https://github.com/LG-AI-EXAONE/项目名称-3.5
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看由LGAI和EXAONE共同创建的集合内容：https://huggingface.co/collections/LGAI-EXAONE/exaone-35
• 关于arXiv的技术文章在学术预印平台ArXiv上发布了一篇研究论文，其在线链接为：https://arxiv.org/pdf/2412.04862，该文档包含了详尽的研究内容和发现。

EXAONE 3.5的使用情境

• 对话机器人与客户支持服务作为聊天机器人的重要组成部分，负责应对客户的各种咨询与需求，并且能够全天候不间断地提供及时的服务。
• 言语转换及多语种认知能力凭借双语技能，支持翻译任务，促进具有不同语言背景的用户之间实现高效交流。
• 文章制作与修订该模型能够创造富有创新性的文字描述，辅助编者与作者拓展思路，并且增强内容生产的工作效率及品质。
• 教学与科研在教育行业中，用作支持性工具，协助学生们掌握语言技能及解决学术难题。
• 数据查询与知识整理于公司内部，辅助职员迅速获取必要的资料，从而增强工作效能与提升决策的精准度。