El diminuto modelo de IA de Samsung supera a los gigantes LLMs en razonamiento

Un nuevo paper de un investigador de Samsung AI, Alexia Jolicoeur-Martineau, presenta el Tiny Recursive Model (TRM), un modelo con solo 7 millones de parámetros que supera a los masivos Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) en benchmarks de razonamiento complejo como ARC-AGI. TRM utiliza una red neuronal única que refina iterativamente su razonamiento y respuesta, corrigiendo errores de forma eficiente sin necesidad de escalas masivas. Este avance desafía el paradigma de 'más grande es mejor' en IA, demostrando resultados state-of-the-art en pruebas como Sudoku-Extreme y Maze-Hard con recursos mínimos. El trabajo se basa en mejoras al Hierarchical Reasoning Model (HRM), simplificando su arquitectura y entrenamiento para mayor generalización y rendimiento.