4 Minuty
Czy wyobrażasz sobie sztuczną inteligencję, która mimo niewielkich rozmiarów potrafi rywalizować z największymi graczami na rynku? Inżynierowie Samsunga właśnie to osiągnęli dzięki modelowi Tiny Recursion Model (TRM) – kompaktowej, lecz wyjątkowo wydajnej architekturze AI, której liczba parametrów nie przekracza siedmiu milionów. TRM obala szeroko rozpowszechniony mit, że „im większy model, tym lepsze wyniki”, a jego rezultaty testów potrafią zaskoczyć nawet doświadczonych ekspertów od uczenia maszynowego.
Przełamywanie barier: jak niewielki model wyprzedził gigantów
Za innowacją TRM stoi zespół badawczy pod kierunkiem Alexii Jolicoeur-Martineau w Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT). Model opiera się na mechanizmach rekurencyjnego rozumowania – zamiast rozbudowanych, wielowarstwowych struktur lub wielokrotnych połączeń sieciowych, TRM doskonali własne odpowiedzi, przetwarzając je iteracyjnie aż do uzyskania stabilnego wyniku. Taka lekkość i efektywność pozwala TRM wygrywać z dużo większymi konkurentami – podczas wybranych testów pokonał nawet takie modele jak OpenAI o3 Mini czy Google Gemini 2.5 Pro.
Rekurencyjne rozumowanie: siła prostoty
Inspiracją dla TRM był Hierarchical Reasoning Model (HRM), który wykazał, że modelowanie wieloczęstotliwościowe pozwala sieciom lepiej analizować dane przez łączenie szybkich i wolniejszych procesów rozumieniowych. W przypadku TRM złożoność została radykalnie uproszczona: opiera się on na dwuwarstwowej sieci, która wykonuje recyrkulację własnych prognoz i korzysta z niewielkiego mechanizmu zatrzymującego dla podjęcia decyzji, kiedy odpowiedź jest „wystarczająco dobra”. Tak skrojona architektura umożliwia wydajne rozumowanie bez ogromnych wymagań sprzętowych czy energetycznych, jakie niosą największe modele AI.
Minimalizm, który robi różnicę
Niewielkie rozmiary TRM przekładają się bezpośrednio na jego uniwersalność – do działania potrzebuje dużo słabszego sprzętu w porównaniu z gigantycznymi modelami liczącymi miliardy parametrów. To ogromny plus zarówno dla firm, jak i środowisk naukowych, którym zależy na praktycznych, łatwych do wdrożenia rozwiązaniach AI, nie wymagających kosztownych klastrów GPU. Co więcej, zespół Samsunga udostępnił szczegółowe informacje na temat szkolenia oraz konfiguracji referencyjnych – każdy może odtworzyć proces lub dostosować TRM do własnych projektów.
Otwarte oprogramowanie i wskazówki sprzętowe
Kod TRM jest dostępny publicznie na GitHubie pod licencją MIT – umożliwia to nie tylko swobodne eksperymentowanie, ale i komercyjne wdrożenia. W repozytorium znajdziemy gotowe skrypty treningowe, narzędzia do przygotowywania zbiorów danych oraz konfiguracje zgodne z przeprowadzonymi badaniami. Jeśli chodzi o wymagania sprzętowe, autorzy wspominają o użyciu kart GPU Nvidia L40S przy uczeniu TRM na zadaniach typu Sudoku i Nvidia H100 dla bardziej zaawansowanych eksperymentów ARC-AGI. Jednak trzon całego projektu opiera się na minimalizacji zużytych zasobów i pokazuje, że wydajność może iść w parze z oszczędnością mocy obliczeniowej.
Nowa era efektywnej sztucznej inteligencji?
TRM dobitnie pokazuje, że przełomowe innowacje architektoniczne wcale nie muszą oznaczać rozrostu modeli do monstrualnych rozmiarów. Odchodzimy tym samym od paradygmatu „więcej znaczy lepiej” na rzecz inteligentnych, zoptymalizowanych rozwiązań, które realnie mogą ograniczyć zużycie energii i koszty wdrożeń. To ważny kierunek w czasach rosnącej świadomości ekologicznej i skokowego rozwoju AI. Czy Tiny Recursion Model stanie się wzorcem dla lekkich, samorozwijających się algorytmów, nową inspiracją dla hybrydowych architektur, czy po prostu pokaże, że efektywność liczy się bardziej niż rozmiar – na pewno otwiera nową dyskusję i poszerza możliwości wdrażania sztucznej inteligencji na masową skalę.
Wizja inteligentnych modeli, które sprawnie analizują i dedukują, jednocześnie mieszcząc się w zwykłych komputerach? Dzięki TRM od Samsunga ten scenariusz wcale nie wydaje się odległy.
Źródło: sammobile
Zostaw komentarz