EXAONE 3.5
韓国語NLPにおいて最高レベルの性能を誇る、LGの二言語オープンソースLLM
EXAONE 3.5は、LG AI Researchが独自に開発した二言語（韓国語・英語）に特化した大規模言語モデルであり、韓国語のNLPにおいて、現存するオープンソースモデルの中で最高レベルの性能を持つ。7.8Bと32Bの2つのサイズで提供され、特に32Bモデルは韓国語のベンチマークにおいてGPT-4と同等の品質を示す。韓国語の論文要約、翻訳、文書分類において、外国製のモデルと比較して圧倒的に自然な結果を生み出し、韓国の生命工学研究者にとって事実上必須のツールとなっている。 LGが数十年にわたって蓄積してきた韓国語データとドメイン知識がEXAONEに組み込まれている。まるで韓国語を母語とする研究者が直接作成したかのように、助詞や語尾の使用が正確で、専門用語の韓国語表記も自然である。英語の原論文を韓国語に翻訳する際、「Protein Folding（タンパク質フォールディング）」のように、学術的な文脈を維持したまま翻訳する能力に優れている。32Bモデルの場合、GPUで約10.6 tok/sを記録し、19GBのVRAMで動作するため、コンシューマーGPUでも実行可能である。 7.8Bモデルは軽量バージョンであり、リアルタイム応答が必要なチャットボットや、迅速な文書分類に適している。32Bモデルは、長い文書の深層分析や、複雑な推論が必要なタスクに投入される。Ollamaで公式にサポートされており、HuggingFace Transformersでも直接ロードできる。AI Toolsパイプラインで韓国語の説明文自動生成（generate-desc）エンジンとして活用することで、高品質な韓国語カタログを生成することができる。
💻 必要なスペック
7.8B → 6GB / 32B → 19GB (Q4量子化基準)
7.8B → 5GB / 32B → 19GB
⚡ インストール
### 4-1. 簡単な始め方
```bash
# 7.8Bモデル（軽量）
ollama run exaone3.5:7.8b
# 32Bモデル（高品質な韓国語）
ollama run exaone3.5:32b
```
### 4-2. 詳細なインストール
```bash
# HuggingFace Transformersを使用
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")
```🧬 バイオ活用シナリオ
事例1
韓国語論文の要約自動化 — PubMedの英語論文100件のAbstractをEXAONE 3.5 32Bで韓国語に要約。 "Protein Folding（タンパク質フォールディング）"のような学術用語を自動的に併記。要約の品質評価において、GPT-4の韓国語要約と同等以上と判定。（150字）
事例2
臨床試験報告書の韓国語生成 — 英語のCRF（症例報告書）データを入力し、韓国語の臨床試験結果報告書のドラフトを自動生成。医学用語の韓国語表記（例：Adverse Event → 異常反応）がKFDAガイドラインと一致。報告書作成時間を70％短縮。（155字）
事例3
バイオテクノロジー特許の分類 — 韓国特許の原文500件を7.8Bモデルでリアルタイムに分類。IPCコード基準のA61K（医薬）/C12N（遺伝子工学）/G01N（分析）の3つの大分類の精度は94.2％。軽量モデルで1件あたり2秒以内に処理。（135字）
📝 アップデートノート
まだアップデートノートはありません。
🧪 関連「生命のコード」
関連する「生命のコード」記事はまだありません。