EXAONE 4.5 기술 보고서

초록

본 기술 보고서는 LG AI 연구소가 공개한 첫 오픈웨이트 비전 언어 모델인 EXAONE 4.5를 소개한다. EXAONE 4.5는 기존 EXAONE 4.0 프레임워크에 전용 비전 인코더를 통합하여 구축되었으며, 시각 및 텍스트 양쪽 모달리티에 걸친 네이티브 멀티모달 프리트레이닝을 가능하게 한다. 이 모델은 특히 LG의 전략적 적용 분야와 부합하는 문서 중심 코퍼스를 중점적으로 선별한 대규모 데이터로 학습되었다. 이러한 표적화된 데이터 설계는 문서 이해 및 관련 작업에서 상당한 성능 향상을 가능하게 할 뿐만 아니라 일반 언어 능력 전반에 걸쳐 광범위한 개선을 제공한다. EXAONE 4.5는 컨텍스트 길이를 최대 256K 토큰까지 확장하여 장문 컨텍스트 추론 및 기업 규모 사용 사례를 용이하게 한다. 비교 평가 결과, EXAONE 4.5는 일반 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 달성하는 동시에 문서 이해 및 한국어 컨텍스트 추론 분야에서 유사 규모의 최첨단 모델들을 능가하는 것으로 나타났다. 실용적인 산업 적용을 위한 LG의 지속적인 노력의 일환으로, EXAONE 4.5는 더 나은 삶을 위한 AI 발전을 위해 추가 도메인 및 적용 시나리오로 지속적으로 확장되도록 설계되었다.

English

This technical report introduces EXAONE 4.5, the first open-weight vision language model released by LG AI Research. EXAONE 4.5 is architected by integrating a dedicated visual encoder into the existing EXAONE 4.0 framework, enabling native multimodal pretraining over both visual and textual modalities. The model is trained on large-scale data with careful curation, particularly emphasizing document-centric corpora that align with LG's strategic application domains. This targeted data design enables substantial performance gains in document understanding and related tasks, while also delivering broad improvements across general language capabilities. EXAONE 4.5 extends context length up to 256K tokens, facilitating long-context reasoning and enterprise-scale use cases. Comparative evaluations demonstrate that EXAONE 4.5 achieves competitive performance in general benchmarks while outperforming state-of-the-art models of similar scale in document understanding and Korean contextual reasoning. As part of LG's ongoing effort toward practical industrial deployment, EXAONE 4.5 is designed to be continuously extended with additional domains and application scenarios to advance AI for a better life.

EXAONE 4.5 기술 보고서

EXAONE 4.5 Technical Report

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