LLM - LG, K-엑사원(EXAONE)

https://friendli.ai/model/LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B

K-엑사원 모델 구조

 

[Figure 2] Improvement of tokenizer efficiency

[Figure 3] AGAPO, the self-designed reinforcement learning algorithm

[Figure 4] Benchmark performance of K-EXAONE. MMLU-Pro: Knowledge, AIME 2025: Math, LiveCodeBench v6: Coding, τ²-Bench: Agent tool usage, IFBench: Following instructions, KoBALT: Korean, MMMLU: Multiple languages, KGC-Safety: Benchmarks in the safety domain

 

[Figure 5] Artificial Analysis Intelligence Index

이 결과는 K-EXAONE이 특히 한국어 관련 작업, 안전성, 그리고 코딩 및 수학적 추론과 같은 복잡한 작업에서 강력한 성능을 가진다는 것을 시사합니다.

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https://www.lgresearch.ai/blog/view?seq=619
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