EXAONE 3.5
EXAONE 3.5
EXAONE 3.5的目标受众包括研究人员、开发者和企业用户。研究人员可以利用这些模型进行AI领域的研究和开发,开发者可以将其集成到应用程序中以提升用户体验,企业用户可以通过这些模型提高工作效率和创新服务。
总访问量: 94,776
占比最多地区: KR(87.17%)
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简介
EXAONE 3.5是LG AI Research发布的一系列人工智能模型,这些模型以其卓越的性能和成本效益而著称。它们在模型训练效率、去污染处理、长文本理解和指令遵循能力方面表现出色。EXAONE 3.5模型的开发遵循了LG的AI伦理原则,进行了AI伦理影响评估,以确保模型的负责任使用。这些模型的发布旨在推动AI研究和生态系统的发展,并为AI创新奠定基础。
截图
产品特色
- **长文本理解能力**:EXAONE 3.5模型能够处理长达32K令牌的上下文,相比同类全球模型具有更优的性能。
- **指令遵循能力**:在七个基准测试中,EXAONE 3.5模型在指令遵循能力上均排名第一,显著优于全球同规模模型。
- **训练效率提升**:通过改进数据集去重和信息脱敏,提高了模型训练的性能和效率。
- **去污染处理**:通过细致的去污染过程,提高了对EXAONE 3.5性能评估结果的信心。
- **多语言支持**:EXAONE 3.5模型在英语和韩语的长文本理解方面均展现出顶级性能。
- **业务合作**:LG AI Research与多家韩国和全球公司合作,以实现具体的业务成果。
- **负责任的AI**:在EXAONE 3.5的开发过程中,LG AI Research致力于负责任的AI实践,包括进行AI伦理影响评估。
使用教程
1. 访问LG AI Research的官方网站或Hugging Face平台以获取EXAONE 3.5模型。
2. 根据需要选择合适的EXAONE 3.5模型版本(2.4B、7.8B或32B)。
3. 阅读并理解EXAONE 3.5的技术报告,了解模型的性能和使用场景。
4. 根据具体的应用需求,对模型进行微调以适应特定的任务或领域。
5. 利用模型的长文本理解和指令遵循能力,开发或改进应用程序。
6. 在开发过程中,遵循LG AI Ethics Principles,确保负责任地使用AI技术。
7. 收集反馈并持续优化模型性能,以满足不断变化的业务需求。
流量来源
直接访问39.46%外链引荐49.36%邮件0.02%
自然搜索8.63%社交媒体2.44%展示广告0.08%
最新流量情况
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平均访问时长
74.50
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跳出率
47.00%
总流量趋势图
地理流量分布情况
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87.17%
美国
4.95%
印度
1.02%
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0.88%
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0.78%
地理流量分布全球图
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