Скачать или смотреть Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks

Меньше значит больше: рекурсивные рассуждения с крошечными сетями

В данной статье представлена крошечная рекурсивная модель (TRM), новый подход к рекурсивным рассуждениям, использующий единую крошечную нейронную сеть. TRM демонстрирует значительно более высокую обобщающую способность по сравнению с иерархической моделью рассуждений (HRM) в задачах-головоломках. В отличие от больших языковых моделей (LLM), TRM достигает впечатляющих результатов с очень небольшим количеством параметров. TRM превосходит несколько LLM по показателям ARC-AGI, используя менее 0,01% параметров. В статье подробно описана структура и функция TRM, подчеркивается ее рекурсивный процесс улучшения ответов. Эксперименты показывают, что TRM улучшает современную точность на наборах данных Sudoku-Extreme, Maze-Hard и ARC-AGI.
#рекурсия #нейросети #AGI #глубокоеобучение #ИИ #tinyML #ARCAGI

документ - е
подписаться - https://t.me/arxivpaperu
отправить донаты:
USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7
BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr
ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7
SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e
создано с помощью NotebookLM