[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
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EXAONE 4.0: Unified Large Language Models Integrating Non-reasoning and Reasoning Modes

Created by
  • Haebom

저자

LG AI Research, :, Kyunghoon Bae, Eunbi Choi, Kibong Choi, Stanley Jungkyu Choi, Yemuk Choi, Kyubeen Han, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Taewan Hwang, Joonwon Jang, Hyojin Jeon, Kijeong Jeon, Gerrard Jeongwon Jo, Hyunjik Jo, Jiyeon Jung, Euisoon Kim, Hyosang Kim, Jihoon Kim, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Youchul Kim, Edward Hwayoung Lee, Gwangho Lee, Haeju Lee, Honglak Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Young Min Paik, Yongmin Park, Youngyong Park, Sanghyun Seo, Sihoon Yang, Heuiyeen Yeen, Sihyuk Yi, Hyeongu Yun

개요

EXAONE 4.0은 비추론 모드와 추론 모드를 통합하여 EXAONE 3.5의 우수한 사용성과 EXAONE Deep의 고급 추론 능력을 모두 제공하는 모델입니다. 에이전트 AI 시대를 위한 기반을 마련하기 위해 에이전트 도구 사용 기능을 통합하였으며, 영어와 한국어 외에 스페인어 지원을 추가하여 다국어 기능을 확장했습니다. 32B 중간 크기 모델(고성능 최적화)과 1.2B 소형 모델(온디바이스 애플리케이션용) 두 가지 크기로 구성되며, 동급의 공개 모델보다 우수한 성능을 보여주고 최첨단 모델과도 경쟁력을 유지합니다. 연구 목적으로 공개되어 Hugging Face를 통해 쉽게 다운로드할 수 있습니다.

시사점, 한계점

시사점:
EXAONE 3.5의 사용성과 EXAONE Deep의 추론 능력을 결합한 향상된 모델 제공
에이전트 도구 사용 및 다국어 지원(영어, 한국어, 스페인어)으로 에이전트 AI 시대를 위한 발전
다양한 크기의 모델 제공으로 다양한 환경 및 애플리케이션에 적용 가능
동급 최고 성능 및 최첨단 모델과의 경쟁력 확보
연구 목적의 공개를 통한 접근성 향상
한계점:
논문에서 구체적인 성능 비교 결과 및 지표가 제시되지 않음.
모델의 한계점이나 향후 개선 방향에 대한 언급이 부족함.
"frontier-class models" 와의 구체적인 비교 대상 및 성능 차이가 명시되지 않음.
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