使用场景

研究人员使用EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-GGUF模型进行长文本的语义理解研究。

开发者利用该模型在移动设备上实现实时的多语言翻译功能。

企业使用该模型优化客户服务中的自动回复系统，提高响应效率和准确性。

产品特色

支持长达32K令牌的长上下文处理能力。

包含2.4B、7.8B和32B三种不同规模的模型，以适应不同的部署需求。

模型在真实世界用例中展现出最先进的性能。

支持双语（英语和韩语）文本生成。

模型经过指令调优，能够更好地理解和执行指令。

提供了多种量化版本的模型，以适应不同的计算和存储需求。

模型可以在多种框架中进行推理，如TensorRT-LLM、vLLM、SGLang等。

模型生成的文本不反映LG AI Research的观点，且LG AI Research努力减少模型可能带来的风险。

使用教程

1. 安装llama.cpp，具体安装指南请参考llama.cpp的GitHub仓库。

2. 下载EXAONE 3.5模型的GGUF格式文件。

3. 使用huggingface-cli工具下载指定的模型文件到本地目录。

4. 使用llama-cli工具运行模型，并设置系统提示，例如：'You are EXAONE model from LG AI Research, a helpful assistant.'

5. 根据需要，选择合适的量化版本的模型进行部署和推理。

6. 将模型部署到支持的框架中，如TensorRT-LLM、vLLM等，进行实际应用。

7. 监控模型生成的文本，确保不违反LG AI的伦理原则。

8. 根据技术报告、博客和GitHub上的指导，进一步优化模型的使用和性能。