كشفت LG AI Research عن نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها “K-Exaone”، الذي يتفوق على النماذج العالمية الرائدة مثل ChatGPT وQwen، بينما يقلل من عبء الحوسبة للتدريب إلى ثلث المستويات السابقة. وقد قدمه تشوي جونغجيو خلال حدث في سيول، حيث يستخدم هذا النموذج بنية هجينة للانتباه لتقليل تكاليف الحوسبة، مما يسمح باستخدامه في بيئات GPU متوسطة إلى منخفضة المستوى. وتعمل طريقة التدريب متعددة المراحل على تحسين الأداء من خلال الاستخدام الفعال للبنية التحتية المتاحة، محققة كفاءة متوسطة بلغت 89.4% في استخدام وحدات معالجة الرسوميات. وتُظهر التقييمات أن K-Exaone يحقق 104% من الأداء المستهدف على 13 معياراً أساسياً، متفوقاً على النماذج العالمية. وتؤكد LG AI Research أيضاً على الأمان والموثوقية، من خلال التحقق من توافق بيانات التدريب وضمان التزام النموذج بالقيم الإنسانية العالمية والخصائص الخاصة بكوريا.
هل يمكن لـ K-Exaone أن يتفوق على ChatGPT مع تقليل الحسابات؟
