Ngày 7/8, LG AI Research cho biết hai mô hình do đơn vị này phát triển là EXAONE Tabular và EXAONE Forecast đã đạt thành tích hàng đầu trên các bảng xếp hạng AI toàn cầu. Trong đó, EXAONE Tabular dẫn đầu TabArena ở bài toán dự báo dữ liệu dạng bảng, còn EXAONE Forecast đạt kết quả thuộc nhóm cao nhất trên GIFT-Eval đối với dự báo chuỗi thời gian.

Ông Lim Woo-hyung, đồng trưởng nhóm nghiên cứu tại LG AI Research, nhận định mối quan tâm của các tập đoàn công nghệ toàn cầu đang dịch chuyển nhanh từ mô hình ngôn ngữ đa dụng sang các mô hình nền tảng AI chuyên biệt, phục vụ trực tiếp những bài toán thực tế trong môi trường sản xuất.

Theo ông, kết quả lần này cho thấy lượng dữ liệu tích lũy tại nhiều lĩnh vực công nghiệp, trong đó có sản xuất, có thể trở thành lợi thế cạnh tranh khác biệt của AI Hàn Quốc.

Theo LG AI Research, TabArena là bảng xếp hạng toàn cầu đánh giá năng lực dự báo dữ liệu dạng bảng, vốn được ứng dụng rộng trong nhiều lĩnh vực công nghiệp. Trên bảng xếp hạng này, EXAONE Tabular đứng số 1 ở hạng mục dự báo dữ liệu dạng bảng.

EXAONE Tabular là mô hình nền tảng cho dữ liệu có cấu trúc, hay Tabular Foundation Model. Mô hình được huấn luyện ở quy mô lớn bằng dữ liệu dạng bảng tổng hợp.

Khác với các mô hình ngôn ngữ đa dụng vốn phải chuyển bảng thành văn bản trước khi phân tích, EXAONE Tabular có thể hiểu trực tiếp cấu trúc hàng - cột và mối quan hệ giữa các dữ liệu trong bảng.

Mô hình đạt điểm ELO 1.760, cao hơn mức 1.749 của TabFM, mô hình mới nhất được Google công bố vào tháng trước.

LG AI Research cho biết EXAONE Tabular không cần huấn luyện lại toàn bộ mô hình mỗi khi xuất hiện dữ liệu mới. Mô hình vẫn có thể nhanh chóng thích ứng và đưa ra dự báo với lượng dữ liệu nhỏ, phù hợp cả với những môi trường công nghiệp còn hạn chế về dữ liệu.

Trong nửa cuối năm nay, LG AI Research dự kiến triển khai thử nghiệm PoC cho EXAONE Tabular trong ba lĩnh vực gồm sản xuất, công nghệ sinh học - chăm sóc sức khỏe và tài chính, trước khi kết nối với hoạt động kinh doanh thực tế.

Ở mảng dự báo chuỗi thời gian, LG AI Research cho biết EXAONE Forecast cũng đạt độ chính xác thuộc nhóm cao nhất thế giới trên GIFT-Eval, bảng xếp hạng toàn cầu do Salesforce phát triển để đánh giá hiệu năng dự báo chuỗi thời gian trong nhiều ngành.

Dữ liệu chuỗi thời gian là dữ liệu biến động theo thời gian, chẳng hạn nhu cầu sản phẩm, giá nguyên liệu, mức tiêu thụ điện hay giá cổ phiếu.

Dù là lĩnh vực then chốt trong công nghiệp, dự báo chuỗi thời gian từ lâu được xem là bài toán kỹ thuật khó do đặc tính dữ liệu và dạng biến động khác nhau giữa các ngành. Điều đó khiến một mô hình AI đa dụng khó có thể đồng thời dự báo tương lai cho nhiều lĩnh vực.

EXAONE Forecast, mô hình nền tảng chuỗi thời gian của LG AI Research, đứng số 1 ở hạng mục zero-shot. Điều này có nghĩa mô hình có thể dự báo chính xác dữ liệu của một lĩnh vực hoàn toàn mới mà không cần huấn luyện bổ sung.

Theo LG AI Research, mô hình cũng đứng thứ 2 ở hạng mục agentic AI, nơi AI tự phân tích dữ liệu và thực hiện dự báo trong môi trường làm việc thực tế. Kết quả này cho thấy khả năng triển khai thực tế cũng như tính ứng dụng rộng trên nhiều ngành.

EXAONE Forecast được huấn luyện trên dữ liệu chuỗi thời gian thực từ nhiều lĩnh vực như internet, bán hàng, năng lượng, kinh tế, chăm sóc sức khỏe và giao thông. Ngoài ra, mô hình còn sử dụng 2.000 tỷ điểm dữ liệu chuỗi thời gian mô phỏng thế giới thực.

LG AI Research cho biết chỉ với một mô hình duy nhất, EXAONE Forecast có thể dự báo chuỗi thời gian cho nhiều ngành như tài chính, năng lượng, sản xuất và y tế. Cách tiếp cận này giúp mở rộng phạm vi ứng dụng và nâng hiệu quả phát triển so với phương thức trước đây, khi phải xây dựng riêng từng mô hình cho từng ngành.

Hiện LG AI Research đang mở rộng hệ sinh thái EXAONE theo hướng tập trung vào các mô hình nền tảng chuyên biệt, được tối ưu theo dữ liệu và đặc thù công việc trong môi trường công nghiệp.

Năm 2024, đơn vị này công bố EXAONE Path, mô hình nền tảng bệnh học. Hiện LG AI Research cũng đang phát triển một hệ thống agentic AI cho ung thư nhằm hỗ trợ chẩn đoán các loại ung thư và ra quyết định cho đội ngũ y tế chuyên môn.

Bên cạnh đó, LG AI Research đang mở rộng các loại dữ liệu mà EXAONE có thể xử lý, đồng thời phát triển mô hình nền tảng robot với khả năng hiểu thông tin thị giác và điều khiển, qua đó giúp robot thực hiện công việc trong thế giới vật lý.

Ông Lee Soon-young, Trưởng Data Intelligence Lab tại LG AI Research, cho biết năng lực cạnh tranh của LG nằm ở dữ liệu tích lũy từ nhiều ngành và sự am hiểu sâu về môi trường công nghiệp.

Theo ông, LG sẽ tiếp tục mở rộng danh mục các mô hình nền tảng chuyên biệt theo từng lĩnh vực để tạo ra một trụ cột cạnh tranh mới trên thị trường AI toàn cầu.