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Intro본 글의 목차는 논문의 흐름에 맞추었습니다.논문 : https://arxiv.org/pdf/2408.03541목차1. 초록 (Abstract)2. 서론 (Introduction)3. 모델 학습 (Model Training)4. 성능평가 (Evaluation)5. Responsible AI6. 한계 7.배포 (Depolyment)8.결론 (Conclusion)Abstract LG AI 연구소에서 개발한 대형 언어 모델(LLM) 중 첫 번째 공개 모델인 EXAONE 3.0 인스트럭션 튜닝 언어 모델은 다양한 모델 크기 중에서, 7.8B 인스트럭션 튜닝 모델을 공개하여 연구 및 혁신을 촉진하고자 합니다. 공공 및 내부 벤치마크를 통한 광범위한 평가를 통해 EXAONE 3.0은 유사한 크기의 최신 공개..

목차Exaone 소개Exaone이란 무엇인가?개발 배경 및 목적Exaone의 기술적 특징모델 구조 및 규모한국어 최적화 기술학습 데이터 및 방법론Exaone의 성능 및 비교다른 글로벌 모델과의 성능 비교한국어 자연어 처리에서의 강점Exaone의 실제 활용 사례네이버 서비스에서의 활용 (검색, 쇼핑, 파파고 번역 등)개발자 및 기업의 활용 사례Exaone의 한계와 향후 전망현재의 한계향후 개선 방향 및 발전 가능성1. Exaone 소개Exaone이란 무엇인가?Exaone은 네이버에서 개발한 대규모 AI 언어 모델로, 특히 한국어와 관련된 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 최적화되어 있습니다. GPT-3와 유사한 대규모 언어 모델이지만, 한국어 처리에 있어 뛰어난 성능을 자랑하며, 한국의 데이터와 사용 사..