EXAONE 3.5
EXAONE 3.5는 LG AI Research가 자체 개발한 이중 언어(한국어·영어) 특화 대규모 언어 모델로, **한국어 NLP에서 현존 오픈소스 모델 중 최강급 성능**을 보유하고 있다. 7.8B와 32B 두 가지 사이즈로 제공되며, 특히 32B 모델은 한국어 벤치마크에서 GPT-4급 품질을 보여준다. 한국어 논문 요약, 번역, 문서 분류에서 외국산 모델 대비 압도적으로 자연스러운 결과물을 생성하며, 한국 생명공학 연구자에게 사실상 필수 도구이다.
EXAONE 3.5는 LG AI Research가 자체 개발한 이중 언어(한국어·영어) 특화 대규모 언어 모델로, 한국어 NLP에서 현존 오픈소스 모델 중 최강급 성능을 보유하고 있다. 7.8B와 32B 두 가지 사이즈로 제공되며, 특히 32B 모델은 한국어 벤치마크에서 GPT-4급 품질을 보여준다. 한국어 논문 요약, 번역, 문서 분류에서 외국산 모델 대비 압도적으로 자연스러운 결과물을 생성하며, 한국 생명공학 연구자에게 사실상 필수 도구이다. LG가 수십 년간 축적한 한국어 데이터와 도메인 지식이 EXAONE에 녹아 있다. 마치 한국어를 모국어로 하는 연구자가 직접 작성한 것처럼, 조사와 어미의 사용이 정확하고 전문 용어의 한글 병기가 자연스럽다. 영어 원문 논문을 한국어로 번역할 때 "Protein Folding(단백질 접힘)"처럼 학술적 맥락을 유지한 채 번역하는 능력이 탁월하다. 32B 모델 기준 GPU에서 약 10.6 tok/s를 기록하며, 19GB VRAM으로 구동 가능하여 consumer GPU에서도 실행할 수 있다. 7.8B 모델은 경량 버전으로, 실시간 응답이 필요한 챗봇이나 빠른 문서 분류에 적합하다. 32B 모델은 긴 문서의 심층 분석, 복잡한 추론이 필요한 작업에 투입된다. Ollama에서 공식 지원하며, HuggingFace Transformers로도 직접 로드할 수 있다. AI Tools 파이프라인에서 한국어 설명문 자동 생성(generate-desc) 엔진으로 활용하면 높은 품질의 한국어 카탈로그를 생산할 수 있다.
💻 필요한 컴퓨터 사양
7.8B → 6GB / 32B → 19GB (Q4 양자화 기준)
7.8B → 5GB / 32B → 19GB
⚡ 설치법
### 4-1. Quick Start
```bash
# 7.8B 모델 (경량)
ollama run exaone3.5:7.8b
# 32B 모델 (고품질 한국어)
ollama run exaone3.5:32b
```
### 4-2. 상세 설치
```bash
# HuggingFace Transformers 사용
pip install transformers torch accelerate
```
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "LGAI-EXAONE/EXAONE-3.5-32B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto")
```🧬 바이오 활용
사례 1
한국어 논문 요약 자동화 — PubMed 영문 논문 100건의 Abstract를 EXAONE 3.5 32B로 한국어 요약. "Protein Folding(단백질 접힘)" 형태의 학술 용어 병기를 자동 적용. 요약 품질 평가에서 GPT-4 한국어 요약 대비 동등 이상 판정. (150자)
사례 2
임상시험 보고서 한국어 생성 — 영문 CRF(Case Report Form) 데이터를 입력받아 한국어 임상시험 결과 보고서 초안 자동 생성. 의학 용어의 한글 표기(예: Adverse Event → 이상반응)가 KFDA 가이드라인과 일치. 보고서 작성 시간 70% 단축. (155자)
사례 3
생명공학 특허 분류 — 한국 특허 원문 500건을 7.8B 모델로 실시간 분류. IPC 코드 기준 A61K(의약)/C12N(유전공학)/G01N(분석) 3개 대분류 정확도 94.2%. 경량 모델로 건당 2초 이내 처리. (135자)
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