Samsung präsentiert bahnbrechende Mini-KI
Die Forscher des Samsung AI Lab in Montreal haben ein spannendes, kompaktes KI-Modell entwickelt: das Tiny Recursive Model (TRM). Dieses System zeigt in logischen Aufgaben bemerkenswerte Fähigkeiten, selbst wenn man es mit größeren Modellen wie OpenAIs o3-mini oder Googles Gemini 2.5 Pro vergleicht. Mit nur sieben Millionen Parametern schlägt TRM Namenskollegen, da selbst kleinere Sprachmodelle in der Regel zwischen drei und sieben Milliarden Parametern benötigen.
Laut der Forschung Studie „Weniger ist mehr: Rekursives Denken mit winzigen Netzwerken“ erzielt TRM beeindruckende Ergebnisse bei verschiedenen Tests. Zum Beispiel lagen die Wertungen bei ARC-AGI-1 bei 45 % und bei ARC-AGI-2 bei 8 %. Das Mini-Netzwerk kann in Herausforderungen wie „Sudoku-Extreme“ (87,4 % Genauigkeit) und „Maze-Hard“ (85,3 % Genauigkeit) zeigen, dass es möglich ist, gutes, rekursives Denken mit wenig Energieaufwand zu leisten.
Effizienz statt Größe – die Stärken des TRM
Das TRM basiert auf einem ungewöhnlichen, rekursiven Ansatz: Es hält eine Lösung fest und nutzt einen „Notizblock“, um Zwischenschritte zu speichern, die die Lösung in verschiedenen Durchgängen optimieren. So kann das Modell frühere Fehler autonom korrigieren ohne auf komplexe Strukturen oder große Daten zu schauen. Diese Technik erlaubt es dem kleinen Modell, selbst anspruchsvolle Denkaufgaben zu bewältigen und gleichzeitig überflüssige Rechenoperationen zu vermeiden.
Obwohl TRM über beeindruckende Effizienz verfügt, ist es kein Ersatz für umfangreiche Sprachmodelle wie GPT oder Gemini. Es ist besonders geeignet für strukturierte Logikaufgaben und nicht für den Umgang mit offenen Texten oder multimedialen Inhalten.
Trotz dieser Fortschritte bemerken die Forscher, dass es noch an grundlegenden Theorien und Verhältnissen mangelt, um die Effizienz des rekursiven Denkens vollständig zu verstehen. Momentan kann TRM nur eine determinate Ausgabe pro Eingabe liefern und steht noch vor der Herausforderung, in kreative oder mehrdeutige Aufgaben zu expandieren.
Bedeutende Folgen für den KI-Wettbewerb
Die Implikationen dieser Forschung sind potenziell enorm. Unternehmen wie NVIDIA, OpenAI, Google und Microsoft stecken Milliarden in leistungsstarke Supercomputer, Samsungs Ansatz könnte hingegen die Effizienz revolutionieren. Laut der Frankfurter Rundschau wäre die Technologie ein möglicher disruptiver Faktor, der die derzeitigen Investitionen in Frage stellt. Kritiker wie Jolicoeur-Martineau stellen in Frage, ob die starke Abhängigkeit von großen Grundmodellen die Zukunft ist.
Branchenexperten sehen hier die Möglichkeit eines Wendepunkts für den Markt – und betonen, dass der derzeitige Boom an der Wall Street Gefahr laufen könnte, ebenfalls ins Wanken zu geraten. Um hochgesteckte Investitionen zu rechtfertigen, bräuchte es das Aufkommen von zehn neuen KI-Riesen mit dem Umfang von Google, wie KI-Experte Damian Borth von der Universität St. Gallen warnt. Die neue Mini-KI von Samsung könnte somit den Wettbewerb verändern und auch die Modelle großer Cloud-Anbieter in Frage stellen.
