EXAONE 3.5 – LG 推出的开源AI模型，擅长长文本处理降低模型幻觉问题

EXAONE 3.5是什么

EXAONE 3.5是LG AI研究院推出的开源AI模型，包含24亿、78亿和320亿参数的三个版本。EXAONE 3.5擅长长文本处理，在基准测试中表现优异，特别是在实际应用、长文本处理和数学方面。模型采用检索增强生成技术和多步推理能力，有效降低错误信息，提高准确性。LG计划进一步扩展其AI能力，并推出企业级AI智能体服务ChatEXAONE，具备复杂的查询分析和用户自定义搜索功能，配备加密和隐私保护技术，确保在公司内部安全使用。

EXAONE 3.5的主要功能

• 多版本模型支持：提供三种不同参数规模的模型，适应不同的应用场景和计算资源限制。
• 指令遵循能力：在实际场景中具有卓越的指令遵循能力，在多个基准测试中取得最高分。
• 长上下文理解：在长文本处理方面表现出色，有效理解和处理长达32K tokens的上下文。
• 双语能力：优秀的韩语和英语双语能力，特别是在韩国和英语的基准测试中表现突出。
• 检索增强生成技术：用检索增强生成技术，基于参考文档或网络搜索结果生成答案。
• 多步推理能力：具备多步推理能力，有效降低“幻觉”现象，提高答案的准确性。

EXAONE 3.5的技术原理

• Transformer架构：基于最新的仅解码器（decoder-only）Transformer架构，一种深度学习模型，用在处理序列数据。
• 长上下文处理：采用长上下文微调技术，将最大上下文长度从EXAONE 3.0的4,096 tokens扩展到32,768 tokens。
• 预训练和后训练：
  • 预训练：第一阶段用大型训练语料库进行预训练，第二阶段针对需要加强的领域进行数据收集和预训练，特别是增强长上下文理解能力。
  • 后训练：包括监督式微调（SFT）和偏好优化，加强模型的指令遵循能力和与人类偏好的一致性。
• 数据合规性：在数据收集、模型训练和信息提供过程中进行AI合规性审查，最小化法律风险。
• 检索增强生成（RAG）技术：结合检索和生成，让模型能处理更长的上下文，在复杂场景中应用。

EXAONE 3.5的项目地址

• 项目官网：lgresearch.ai/blog/view
• GitHub仓库：https://github.com/LG-AI-EXAONE/EXAONE-3.5
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/LGAI-EXAONE/exaone-35
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.04862

EXAONE 3.5的应用场景

• 聊天机器人和客户服务：作为聊天机器人的核心，处理客户的查询和请求，提供24*7的即时服务。
• 语言翻译和跨语言理解：基于双语能力，辅助翻译工作，帮助不同语言背景的用户进行有效沟通。
• 内容创作和编辑：模型能生成创意文案，帮助编辑和作家扩展想法，提高内容创作的效率和质量。
• 教育和研究：在教育领域，作为辅助工具，帮助学生学习语言和解答学术问题。
• 信息检索和知识管理：在企业中，帮助员工快速找到所需信息，提高工作效率和决策质量。