A Samsung megpróbálja bebizonyítani, hogy egy működőképes MI-modellnek nem kell nagynak lennie és több millió dollárba kerülnie a betanításához. Egy kis modell is képes lehet versenyezni, sőt le is győzni a több ezerszer nagyobb MI-modelleket.
Alexia Jolicoeur-Martineau, a montreali Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) mesterséges intelligencia kutatója nemrégiben publikált egy új tanulmányt „A kevesebb több” címmel. (mvan több), amelyben bejelentette, Óny Rekurziós modell (TRM). Cikk teljes címmel A kevesebb több: Rekurzív érvelés apró hálózatokkal A TRM egy hétmillió paraméterrel és két réteggel rendelkező mesterséges intelligencia modellt használ. Közel ezer példán képezték ki, és még mindig felülmúlja a vezető versenytárs modelleket, mint például az o3-mini az OpenAI-tól és Gemini 2.5 Pro.
Photo Gallery
A TRM kivételesen jól teljesített az ARC-AGI benchmarkon strukturált, vizuális rácsalapú problémák, például szudoku, labirintusok és kirakós játékok esetén. Ezt a kutatási AI-benchmarkot általában nagyon nehéznek tartják a mesterséges intelligencia modellek esetében.
Konkrétan a TRM a következő eredményeket érte el az ARC-AGI benchmarkban:
- Több mint 87%-os pontosság a Sudoku-Extreme-ben
- 85%-os pontosság a Maze-Hard rejtvényeken
- 45%-os pontosság az ARC-AGI-1-ben
- 8%-os pontosság az ARC-AGI-2-ben
"Téves az az elképzelés, hogy nagy modellekre kell támaszkodni, amelyeket valamilyen nagyvállalat tanított be dollármilliókért a komplex feladatok megoldásához. Jolicoeur-Martineau azt mondta a közösségi oldalon az X-nek. „Jelenleg túl sok figyelmet fordítanak az LLM használatára” (nagy nyelv modellek) mint új irányok megtervezése és kiterjesztése," ő hozzáadta.
Érdekelhet
Ez a mesterséges intelligencia modell célja annak bizonyítása, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztése lehetséges, még akkor is, ha hiányzik belőle a GPU-kba és a feldolgozási teljesítménybe való hatalmas beruházás, amely a nagyobb, több milliárd dolláros parametrikus modellek betanításához szükséges. chatcipők LLM-mel.
Érdekes, hogy ez a cikk csak a Samsung magazinnak íródott, és máshol nem találod meg 😁 Éljen az objektivitás!😅