EXAONE 3.5是一款由LG AI研究院推出的开源人工智能模型，提供24亿、78亿和320亿参数的三个版本，专注于长文本处理并在多个基准测试中表现出色。该模型采用了检索增强生成技术和多步推理能力，显著提高了准确性，降低了错误信息的发生率。

EXAONE 3.5是什么

EXAONE 3.5是LG AI研究院发布的一款开源AI模型，分为24亿、78亿和320亿参数的不同版本，旨在满足不同应用场景的需求。该模型特别适合长文本的处理，并在实际应用、数学推理等方面表现尤为突出。LG还计划扩展其AI能力，推出企业级智能体服务ChatEXAONE，提供复杂查询分析及用户自定义搜索功能，确保企业内部数据的安全性和隐私保护。

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，以适应各种应用需求和计算资源限制。
• 优异的指令遵循能力：在多项基准测试中展现出卓越的指令遵循性能。
• 长上下文理解：能够有效处理长达32,768 tokens的上下文，适合长文本的深入理解。
• 双语能力：出色的韩语和英语双语处理能力，在相关测试中表现优异。
• 检索增强生成技术：结合检索和生成能力，基于参考文档或网络搜索结果生成准确答案。
• 多步推理能力：具备强大的多步推理功能，有效减少错误信息的生成，提高答案的准确性。

EXAONE 3.5的技术原理

• Transformer架构：基于先进的仅解码器（decoder-only）Transformer架构，专门用于处理序列数据。
• 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扩展至32,768 tokens。
• 预训练和后训练：
  • 预训练：经过两阶段的预训练，首先使用大型语料库进行初步训练，然后针对特定领域进行强化训练，特别是长上下文理解能力的提升。
  • 后训练：包括监督式微调（SFT）和偏好优化，强化模型的指令遵循能力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的各个环节进行AI合规性审查，降低法律风险。
• 检索增强生成（RAG）技术：将检索与生成相结合，提升模型在复杂场景中的应用能力。

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，能够实时处理客户的询问和请求，提供全天候服务。
• 语言翻译和跨语言理解：凭借其双语能力，支持翻译任务，增强不同语言用户之间的沟通效果。
• 内容创作和编辑：能够生成创意内容，帮助编辑和作者扩展思路，提高创作效率与质量。
• 教育和研究：作为辅助工具，帮助学生学习语言和解决学术问题。
• 信息检索和知识管理：在企业环境中，帮助员工快速找到所需信息，提升工作效率和决策质量。