LG人工智能研究院负责人 Lee Moon-tae：“开发大幅降低能耗的AI”

LG AI研究院超智能实验室负责人兼常务理事 Lee Muntae 正在9日举行的核能界早餐座谈会上进行演讲。韩国原子力产业协会提供

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“与人工智能（AI）耗电量相关的是参数（매개변수），我们正在朝着在减少参数数量的同时提升效率的方向开发技术。”

LG AI研究院超智能实验室负责人（常务）Lee Muntae 9日出席由韩国原子力产业协会在首尔威斯汀朝鲜酒店主办的核电界早餐座谈会，以“从文本到现实”为主题进行演讲，并介绍了上述内容在内的近期AI开发动向。

Lee Muntae实验室负责人表示：“开发大型语言模型（LLM）的巨头科技企业（Big Tech），此前一直在展开增加参数数量的竞争，但在面对效率低下、耗电量急剧增加的问题后，如今已转向提升效率和性价比（价格与性能的比值）这一方向。”

实际上，OpenAI开发的ChatGPT-3参数数量增加到了1750亿个。OpenAI尚未公开ChatGPT-4的参数规模，但专家推测其可能超过1万亿个。谷歌公开的PaLM参数数量高达5400亿个。参数越多，消耗的资源就越多，因而效率越低、成本越高，耗电量也随之增加。

因此，近期AI企业将重点转向在不增加参数数量的情况下，开发能够实现与大型模型相近性能的技术。LG AI研究院今年3月公开的“Exaone Deep 32B”，仅凭320亿个参数，就被评价为性能优于中国DeepSeek“R1”。R1的参数数量高达6710亿个。

Lee Muntae实验室负责人表示：“在开发Exaone 3.0和3.5的过程中，我们并非一味增加参数，而是致力于提升效率”，“我们正聚焦于在不将参数极大化的前提下，是否仍能维持涌现能力来开展研发。”

Exaone是LG AI研究院正在开发的大型语言模型，去年8月曾发布国内首个开源版本Exaone 3.0。去年12月，还面向LG集团员工正式上线搭载Exaone 3.5的企业级AI代理“Chat Exaone”服务。今年3月公开的“Exaone Deep”则是推理型AI。

过去，人类与AI通过反复进行问答来解决问题；而推理型AI并非将检索到的信息原样呈现，而是通过推理得出新的结论或预测。借此有望解决复杂难题，并在一定程度上替代人类智能。

Lee Muntae实验室负责人解释称：“如果说2023年人们关注的是AI的副作用，2024年的焦点是AI主权，那么今年将成为‘AI代理’之年”，“正在发生诸多变革。”这意味着，正如智能手机应用商店刚出现时那样，利用AI的各种服务将相继涌现。

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尤其是在产业领域，预计会出现多种可实际应用的AI服务。据悉，LG集团旗下各子公司已在利用由LG AI研究院开发的Exaone。Lee Muntae实验室负责人表示：“利用AI可以形成符合所需特性的物质，或预测新分子结构的性质”，“正与制药等其他子公司携手合作。”他补充称：“目前LG集团内部已有4.5万人在使用Exaone。”

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