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HyperCLOVA X THINK Technical Report

Created by
  • Haebom

作者

NAVER Cloud HyperCLOVA Xチーム

概要

HyperCLOVA X THINKは、約6兆の高品質の韓国語と英語のトークンとターゲット合成韓国語データを使用して事前に訓練された最初の推論中心の大規模言語モデルです。 μPに拡張された計算メモリバランス型Peri-LN Transformerで実装され、コンテキストウィンドウを128Kトークンに拡張する3段階カリキュラムで事前訓練され、検証可能な補償から強化学習を用いた指導式微調整を通じて後続訓練されました。詳細な根拠と簡潔な回答モードの両方をサポートし、KMMLU、CSAT、KoBALT-700、HAERAE-1.0、KoBigBenchなどの韓国語中心のベンチマークで同様のサイズのモデルと比較して競争力のあるパフォーマンスを提供しながら、強力なバイリンガル一貫性と翻訳品質を維持します。さらに、ビジョンエンハンスメント変形は、KCSAT STEMベンチマークでGPT-4.1と同等またはそれ以上の性能を達成します。また、オープンソースおよびビジネスに優しい基盤モデルのためにHyperCLOVA X THINKに適用される剪定および蒸留技術も提示します。これらの機能により、HyperCLOVA X THINKは、韓国AI革新のための強力な基盤であり、世界中の研究コミュニティに貴重なリソースとして位置づけられます。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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推論能力に焦点を当てた大規模韓国語言語モデルの開発成功。
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従来モデルに比べて低い訓練演算量で競争力のある性能達成。
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韓国語中心のベンチマークで優れた性能。
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ビジョンエンハンスメントモデルによるGPT-4.1レベルの性能達成
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オープンソースと商用化の可能性を提示する（枝と蒸留技術）。
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韓国AIイノベーションとグローバル研究に貢献する可能性
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Limitations：
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まだ開発の初期段階で長期的なパフォーマンスと安定性の検証が必要です。
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剪定および蒸留技術の具体的な性能と効率に関する追加情報の必要性
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特定のベンチマークのパフォーマンスは優れていますが、すべての分野で優れたパフォーマンスを保証するわけではありません。
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合成データの使用に関する詳細な説明の欠如。
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