이중 언어 강국 Exaone 3.5는 새로운 AI 표준을 설정합니다

주요 학습 포인트

디코더 전용 변압기 모델 및 확장 컨텍스트 기능을 포함하여 Exaone 3.5의 아키텍처 및 설계 선택을 파악하십시오. 이중 언어 강점 (영어 및 한국)과 다국어 환경에 대한 적응성을 탐색하십시오. 2 단계 교육 프로세스를 이해하고 미세 조정이 교육을 따르는 지시 및 장기 텍스트 이해력을 강조합니다. 데이터 오염 제거 및 직접 환경 설정 최적화 (DPO)와 같은 고급 교육 방법론에 대해 알아보십시오. 다양한 실제 응용 프로그램, 장기 텍스트 처리 및 일반 도메인 작업에서 Exaone 3.5의 성능을 분석합니다.

*이 기사는 *** 데이터 과학 블로그 톤의 일부입니다 목차

추론 기반 LLMS 기능은 어떻게 작동합니까? exaone 3.5 모델 아키텍처 Exaone 3.5

의 건축 혁신 직접 환경 설정 최적화 이해 (dpo) 데이터 오염 제거 프로세스 성능 벤치 마크 Ollama를 통해 Google Colab에서 Exaone 3.5 (70 억 매개 변수 모델) 실행 다양한 프롬프트를 사용한 모델 테스트

실제 응용 프로그램 예

결론 자주 묻는 질문

추론 기반 LLMS 기능은 어떻게 작동합니까? Exaone 3.5와 같은 추론 기반 LLM은 논리적 추론, 문제 해결 및 패턴 인식이 필요한 복잡한 작업에서 탁월합니다. 고급 변압기 기반 네트워크를 기반으로 한 순차 데이터와 광범위한 컨텍스트를 효율적으로 처리합니다. 대규모 데이터 세트에 대해 교육을받은 정보 내에서의 관계를 식별하고, 정확한 응답 생성, 문제 해결 및 정확하게 지침을 따릅니다. SFT (Supervised Fine Tuning) 및 DPO (Direct Preverence Optimization)와 같은 기술은 단순한 응용 프로그램에서 복잡한 의사 결정에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 인간과 같은 추론 능력을 개선합니다.

exaone 3.5 모델 아키텍처 exaone 3.5는 순차 데이터 처리 효율로 알려진 현대 LLM 설계의 표준 인 디코더 전용 변압기 아키텍처를 사용합니다. 이 아키텍처는 명령을 따르는 데 최적화되어 사용자 명령의 효과적인 이해와 실행을 보장합니다. 세 가지 변형 (2.4b, 7.8b 및 32b 매개 변수)의 주요 사양은 다음과 같습니다.

최대 컨텍스트 길이

: 32,768 토큰 레이어 : 32 피드 포워드 치수

: 14,336
• Exaone 3.5 의 건축 혁신 exaone 3.5는 상당한 아키텍처 개선을 통합하여 확장 컨텍스트 처리를 향상시키고 정확한 사용자 정렬 출력을 보장합니다. 이러한 혁신은 LLM의 효율성과 성능 표준을 재정의합니다
• 확장 컨텍스트 길이 : 실질적으로 증가 된 최대 컨텍스트 길이 (32,768 토큰)는 일관성을 희생하지 않고 더 큰 텍스트를 효과적으로 처리 할 수 ​​있습니다. 2 단계 훈련 :
exaone 3.5는 2 단계 훈련 과정을 활용합니다. 일반 도메인 훈련과 장기 텍스트 이해를위한 작업 별 미세 조정이 이어집니다. 사전 훈련은 중복 및 개인 식별 정보를 제거하고 성능을 높이고 인프라 비용을 줄입니다. 훈련 후, SFT 및 DPO는 명령어를 따르는 및 사용자 기본 설정 정렬을 향상시킵니다.
• 오염 제거 프로세스 : 엄격한 탈출 프로세스는 교육 세트에서 편향된 데이터를 제거하여 편견없는 평가를 보장합니다. 여기에는 평가 데이터 세트와의 교육 데이터를 반복적으로 비교합니다. 직접 환경 설정 최적화 이해 (dpo) DPO는 LLM을 인간 선호도와 직접 정렬하여 전통적인 강화 학습의 복잡성을 우회하여 LLM을 미세 조정하기위한 새로운 알고리즘입니다. 복잡한 보상 모델링이 필요한 RLHF와 달리 DPO는 사용자 기본 설정에 따라 모델 응답을 최적화하기 위해 간단한 분류 손실을 사용하여 프로세스를 단순화합니다. 이로 인해 안정적이고 효율적이며 계산적으로 가벼운 교육이 발생합니다. DPO는 트리플렛이 포함 된 기본 설정 데이터 세트 (프롬프트, 선택한 답변, 거부 된 답변)가 필요합니다. 데이터 오염 제거 프로세스 데이터 오염 제거는 훈련 데이터 세트에서 오염 된 예를 제거하여 모델 일반화를 개선하는 데 중요한 프로세스입니다. 웹 크롤링 데이터에는 종종 테스트 세트 예제가 포함되어 있으며 편향된 평가로 이어집니다. EXAONE 3.5는 기판 레벨 매칭 방법을 사용하여 이러한 오염 된 샘플을 식별하고 제거합니다. 이러한 아키텍처 개선 사항은 벤치 마크에서 강력한 성능을 유지하면서 실제 응용 프로그램에서 Exaone 3.5가 탁월 할 수 있습니다. 성능 벤치 마크 exaone 3.5 모델 평가는 세 그룹으로 분류됩니다

  실제 사용 사례 :

  실제 사용자 쿼리를 이해하고 응답하는 모델의 능력을 평가합니다.

  장기 텍스트 처리 :

  확장 된 텍스트에서 정보를 처리하고 추출 할 수있는 모델의 기능을 평가합니다. 일반 도메인 작업 :
  수학, 코딩 및 지식 기반 작업의 숙련도를 테스트합니다.
  결과는 세 가지 범주 모두에서 Exaone 3.5의 강력한 성능을 보여줍니다. Ollama를 통해 Google Colab에서 Exaone 3.5 (70 억 매개 변수 모델) 실행 이 ​​섹션에서는 Ollama를 사용하여 Google Colab에서 7b 매개 변수 Exaone 3.5 모델을 설정하고 쿼리합니다.
  • (1-4 단계 : 설치, Ollama 설정, 모델 다운로드 및 쿼리를위한 코드 예제는 원본 텍스트에 제공되며 여기에서 변경되지 않았습니다.) 다양한 프롬프트를 사용한 모델 테스트 ( "Haystack의 바늘"및 "조상 추적"작업을 포함하여 다양한 프롬프트로 모델을 테스트하는 예는 원본 텍스트에 제공되며 여기에 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.) 실제 응용 프로그램 예
  (고객 지원, 교육 지원 및 논리적 추론 작업을 포함한 실제 응용 프로그램의 예는 원본 텍스트에 제공되며 여기에서 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.)
  • 결론 exaone 3.5는 LLM 기술의 상당한 도약을 나타내며 다양한 응용 프로그램을위한 세 가지 확장 가능한 모델 크기를 제공합니다. 고급 아키텍처, 강력한 교육 추종 및 다국어 기능은 연구원과 비즈니스 모두에게 귀중한 도구가됩니다. 윤리적 AI 개발 관행과 함께 벤치 마크에서 강력한 성과는 LLM으로서의 위치를 ​​강화합니다. (주요 테이크 아웃 및 자주 묻는 질문 섹션은 원본 텍스트에서 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.) 참고 : 이미지 URL은 변경되지 않았습니다

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