מודל הבינה המלאכותית הזעיר של סמסונג שעולה על ענקיות כמו ג'מיני בסימולציות הגיון
חוקרי סמסונג פיתחו מודל AI זעיר עם 7 מיליון פרמטרים בלבד שמפגין ביצועים משופרים על ענקיות כמו ג'מיני ו-Claude במבחני הגיון סבוכים. השיטה: לולאות חשיבה רקורסיביות עם מערכת זיכרון כפולה שמאפשרת איטרציות שיפור אוטונומיות. המודל פוטנציאלי להוזלת הטכנולוגיה אך מוגבל לבעיות מובנות.
חוקרי סמסונג מציגים: TRM - רשת זעירה עם יכולות הנממה
חוקרים מחברת Samsung Electronics הצליחו לפתח מודל בינה מלאכותית זעיר במיוחד (7 מיליון פרמטרים בלבד) שמפגין ביצועים טובים יותר מסדרת הדגל של ג'מיני (Gemini 2.5 Pro) במבחני הגיון מורכבים. המודל, המכונה Tiny Recursive Model (TRM) מאתגר את הפרדיגמה הרווחת בתעשייה לפיה "גדול יותר = טוב יותר".
איך זה עובד?
- לולאות חשיבה רקורסיביות: המודל מתבסס על מנגנון של "שאלה עצמית" החוזר על עצמו:
- בוחן את הפיתרון הנוכחי
- שואל "האם ניתן לשפר?"
- מבצע איטרציה נוספת
- חוזר עד לקבלת פלט אופטימלי
- Two Memory System: מערכת זיכרון כפול:
- זיכרון מובנה לפיתרון הנוכחי
- Scratchpad לתיעוד שלבי הביניים
- עצירה אדפטיבית: מנגנון שמאפשר למודל להחליט מתי להפסיק את הלולאה באופן אוטונומי.
תוצאות מבחנים מרשימות
ביצועי TRM בטבלאות השוואה:
| מבחן | תוצאות TRM | ג'מיני 2.5 פרו |
|---|---|---|
| Sudoku-Extreme | 87% | 4.9% |
| ARC-AGI-2 | 8% | 0.7% |
| Maze-Hard | 85% | - |
הערה: המודל השתמש ב0.01% בלבד מהפרמטרים של מודלי ענק אחרים!
השלכות על תעשיית ה-AI
המחקר חושף שני פריצות דרך משמעותיות:
- חיסכון משמעותי במשאבים: המודל פועל על חומרה סטנדרטית - לא דורש ציוד GPU יקר.
- פוטנציאל לדמוקרטיזציה: מאפשר לחוקרים באוניברסיטאות, סטארטאפים וגופים קטנים לגשת לטכנולוגיות מתקדמות בחסכון אנרגטי.
בעייתיות: המודל לא מתאים לעיבוד שפה טבעית או יצירת תוכן ויזואלי, אלא מתמקד בבעיות מובנות עם לוגיקה ברורה.
מה צופן העתיד?
צוות המחקר מונה את אלקסיה ז'וליקור-מרטינו הודיע כי בכוונתם להרחיב את יכולת המודל לתחומים נוספים מעבר לפאזלים לוגיים.
מקורות