サムスンのTiny Recursive Model（TRM）が大規模なAIモデルを凌駕（AINEWS）

from AINEWS

サムスンの新しいTiny Recursive Model（TRM）は、AIモデルに関しては「大きいことは良いことだ」という業界のマントラに挑戦している。TRMは、わずか700万個のパラメータで、ARC-AGI知能テストのような複雑な推論タスクにおいて、大規模な大規模言語モデル（LLM）を凌駕します。

推論と回答を再帰的に改良する単一の小さなネットワークを使用することで、TRMははるかに少ないリソースで印象的な結果を達成している。サムスンのこの研究は、大規模な計算能力を必要とせずに、パラメータ効率の高いアーキテクチャが困難な問題を解決できることを示している。

様々なベンチマークにおけるTRMの性能結果は、より小型で効率的なAIモデルの可能性を証明するものである。

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