LG的AI研究机构开源了首个开放权重的大模型——EXAONE 3.0。

EXAONE 3.0是一个指令微调模型有78亿参数，经过了8万亿token高质量数据进行了综合训练。支持韩语和英文两种语言，尤其是对韩语的支持非常出色。

在KMMLU、KoBEST - BoolQ、KoBEST – COPA等基准测试中，高于Llama 3.1-8B、Gemma 2-9B等知名开源模型。

开源地址：https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/EXAONE-3.0-7.8B-Instruct

论文地址：https://arxiv.org/abs/2408.03541

EXAONE 3.0使用了目前主流的解码器仅变换器架构，与传统变换器相比，摒弃了编码器部分，专注于通过解码器生成输出序列，减少了模型的复杂性，同时提高了处理长距离依赖关系的能力。

在上下文长度方面，EXAONE 3.0支持4,096 token，使得模型能够同时处理和记忆高达4,096个连续token的信息，极大地增强了其在理解语言连贯性方面的能力，在生成文本、翻译、摘要等提供了更好的生成、解读能力。

EXAONE 3.0还使用了RoPE和GQA来提升对长序列数据的处理能力。RoPE能够有效地编码位置信息，帮助模型理解文本中单词的顺序关系，对于处理长文本序列非常重要。而GQA则有助于提高模型对不同查询的关注能力，使其能够更准确地聚焦于关键信息，从而提升模型的性能。

为了更好地处理韩语数据，研究人员使用MeCab对韩语语料进行预标记，然后从零开始训练BBPE标记器，词汇量为102400。与其他标记器相比，这种设计在英语上实现了相似的压缩比，但在韩语上的压缩比更低。

压缩比越低意味着标记器为每个单词生成的标记更少，这有助于避免过度标记化的问题。对于韩语这种具有粘着结构的语言来说，单词可以通过组合多个词素形成，减少标记数量可以更好地保留语言的结构和语义信息。

EXAONE 3.0的预训练一共包含两个阶段：第一阶段使用了6万亿token的数据，以优化在一般领域的能力表现；第二阶段，进一步接受了额外2万亿token的训练，重点放在提高语言技巧和专业知识上。

为了达到这一目标，研究团队重新平衡了数据分布，增加专家领域数据的比例，并通过创建分类器来评估数据质量，确保高价值数据的有效利用。

在优化阶段，为了增强EXAONE 3.0 模型的指令跟随能力，LG的研究人员使用了SFT（监督微调）和DPO（直接偏好优化）。

SFT阶段涉及创建高质量的指令调优数据，通过定义广泛的服务导向指令和话题，制作出能够模拟真实用户交互的多轮对话数据集。

在DPO优化阶段，模型通过人类反馈进行调整，以最大化在偏好数据集中选定和拒绝响应之间的奖励差异，这一过程包括离线DPO和在线DPO两个步骤，前者利用预构建的偏好数据进行模型训练，后者则通过动态配置与离线学习数据分布相似的提示，持续优化模型性能。

为了评估EXAONE 3.0的性能，研究人员在MT-Bench、Arena-Hard-v0.1、WildBench和AlpacaEval 2.0 LC等基准平台进行了综合测试。

结果显示，EXAONE 3.0在韩语和英语双测试中，其数学、编码、推理等能力，超过了Llama 3.1 8B、Gemma 2 9B、Phi 3 7B等知名模型。如果你想开发专门用于韩语的类ChatGPT生成式AI应用，使用Exaone 3.0是一个不错的选择。