EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ

LG AI Research開発の多言語生成モデル

一般製品生産性テキスト生成多言語

EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQは、LG AI Researchが開発した、指示調整済みの英語と韓国語のバイリンガル生成モデルシリーズです。パラメーター数は2.4Bから32Bまで様々です。これらのモデルは最大32Kトークンのロングコンテキスト処理に対応し、現実世界のユースケースやロングコンテキスト理解において最先端の性能を発揮すると同時に、最近発表された同規模のモデルと比較して、汎用領域においても競争力を維持しています。AWQ量子化技術により、4ビットグループレベルの重み量子化を実現し、モデルの配置効率を最適化しています。

最大32Kトークンのロングコンテキスト処理能力に対応。
英語と韓国語のバイリンガル生成モデルにおいて最先端の性能を発揮。
AWQ量子化技術により、4ビットグループレベルの重み量子化を実現。
モデルパラメーター数は30.95B、64層、40個のクエリヘッドを備えています。
TensorRT-LLM、vLLMなど、様々なフレームワークに対応し、迅速な起動と配置が可能。
事前に量子化されたEXAONE 3.5モデルを提供し、様々なデバイスへの配置を容易に。
モデルが生成するテキストはLG AI Researchの見解を反映するものではなく、中立性を確保しています。

多言語環境でのテキスト生成と処理を必要とする研究者、開発者、企業を対象としています。ロングコンテキスト処理とバイリンガル機能に対応しているため、大量のテキストデータの処理やクロスリンガルのコミュニケーションが必要なアプリケーションシーンに特に適しています。

研究者はこのモデルを使用して、クロスリンガルのテキスト翻訳と生成に関する研究を行います。
開発者はモデルのロングコンテキスト処理能力を利用して、インテリジェントアシスタントアプリケーションを開発します。
企業は、このモデルを使用して、顧客サービスにおける自動応答システムを最適化します。

1. transformers\u003e=4.43とautoawq\u003e=0.2.7.post3などの必要なライブラリをインストールします。
2. AutoModelForCausalLMとAutoTokenizerを使用して、Hugging Faceからモデルとトークナイザーを読み込みます。
3. 入力プロンプトを用意します。英語または韓国語を使用できます。
4. tokenizer.apply_chat_templateメソッドを使用して、メッセージをモデル入力形式に変換します。
5. model.generateメソッドを呼び出してテキストを生成します。

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EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ 代替品

EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ — LG AI Research開発の多言語生成モデル

EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-AWQ — LG AI Research開発のバイリンガルテキスト生成モデル

EXAONE-3.5-32B-Instruct — LG AI Research開発の320億パラメーター双言語生成モデル

EXAONE-3.5-7.8B-Instruct-GGUF — LG AI Research開発のEXAONE 3.5シリーズ、7.8Bパラメーターのバイリンガル生成モデル

c4ai-command-r7b-12-2024 — 7Bパラメーターの多言語テキスト生成モデル

Llama-3.3-70B-Instruct — 70億パラメーターの多言語大規模言語モデル

aya-101 — 多言語生成言語モデル

Aya Expanse-8b — 23言語に対応した大規模言語モデル

Aya Expanse 32B — 23言語に対応可能な大規模言語モデル

falcon-mamba-7b — 高性能な7Bパラメータ因果言語モデル

Llama-3.2-1B — 多言語大規模言語モデル

XVERSE-MoE-A36B — 多言語対応の大規模言語モデルで、幅広い分野のテキスト生成に対応しています。

Phi-3.5-MoE-instruct — 軽量で多言語対応のAIモデル。長文生成と推論をサポートします。

Meta-Llama-3.1-70B — 70億パラメーターの大規模多言語テキスト生成モデル

Firecrawl LLMs.txt ジェネレーター — LLMのトレーニングと推論のために、ウェブサイトを統合したテキストファイルを生成するツール

Gemini Embedding テキスト埋め込みモデル — Gemini Embeddingは、Gemini APIを通じて強力な言語理解能力を提供する、高度なテキスト埋め込みモデルです。

Hugo Translator — LLMベースの記事翻訳ツール。多言語Markdownファイルを自動翻訳して作成します。

Aya Vision 32B — Aya Vision 32Bは、OCR、画像記述、視覚推論など、多様な用途に適した多言語対応のビジュアル言語モデルです。

Aya Vision 8B — 8億パラメーターの多言語視覚言語モデルで、OCR、画像キャプション、視覚推論などの機能をサポートしています。

Aya Vision — Aya Visionは、Cohereが提供する多言語・多モーダルなビジュアルモデルであり、多言語環境における視覚とテキストの理解能力の向上を目指しています。

QwQ-32B — QwQ-32Bは、複雑な問題解決とテキスト生成のために設計された、強力な推論モデルであり、優れたパフォーマンスを発揮します。

Llasa — Llamaフレームワークに基づくTTS基礎モデルで、16万時間のトークン化された音声データに対応しています。

LLaDA — LLaDAは大規模言語拡散モデルであり、強力な言語生成能力を備えており、LLaMA3 8Bと同等の性能を有します。

3FS — 3FSは、AIトレーニングと推論ワークロード向けに設計された高性能分散ファイルシステムです。

Deep Research Web UI — DeepSeek R1をサポートするAI駆動型のリサーチアシスタントで、検索エンジン、Webクローラー、大規模言語モデルを組み合わせて深層的なリサーチを行います。

スマート翻訳アシスタント — ワンストップの多言語翻訳ソリューション。テキスト、画像、PDF、音声、動画翻訳に対応

Phind.com — Phindは、多言語と複数の検索機能をサポートする高度な人工知能検索ツールです。

Evo 2 — Evo 2は、DNA、RNA、タンパク質の遺伝暗号を解読するための強力なAI基盤モデルです。

DeepGEMM — DeepGEMMは、効率的なFP8行列乗算のためのCUDAライブラリであり、細粒度スケーリングと様々な最適化技術をサポートしています。

Phi-4-multimodal-instruct — Phi-4-multimodal-instructは、Microsoftが開発した軽量のマルチモーダル基礎モデルで、テキスト、画像、音声入力をサポートします。