Hierarchical Reasoning Model

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O Modelo de Raciocínio Hierárquico (HRM) é uma arquitetura de IA inspirada no cérebro que alcança capacidades de raciocínio excepcionais com apenas 27 milhões de parâmetros, usando dois módulos recorrentes interdependentes para planejamento abstrato e computações detalhadas.
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Hierarchical Reasoning Model

Informações do Produto

Atualizado:Aug 9, 2025

O que é Hierarchical Reasoning Model

O Modelo de Raciocínio Hierárquico (HRM) é uma nova arquitetura recorrente desenvolvida pela Sapient Intelligence que revoluciona as capacidades de raciocínio da IA. Lançado em julho de 2025, o HRM se inspira nos padrões de processamento hierárquico e multiescala observados no cérebro humano. Ao contrário dos grandes modelos de linguagem tradicionais que dependem de técnicas de Cadeia de Pensamento (CoT), o HRM opera de forma eficiente com dados de treinamento mínimos e sem requisitos de pré-treinamento. O modelo demonstra um desempenho notável em tarefas complexas de raciocínio, incluindo a resolução de quebra-cabeças Sudoku extremos e a descoberta de caminhos ideais em grandes labirintos, usando apenas 1.000 amostras de treinamento.

Principais Recursos do Hierarchical Reasoning Model

O Modelo de Raciocínio Hierárquico (HRM) é uma arquitetura de IA inspirada no cérebro que usa dois módulos recorrentes interdependentes - um módulo de alto nível para planejamento abstrato e um módulo de baixo nível para computações detalhadas - para alcançar capacidades de raciocínio complexas. Com apenas 27 milhões de parâmetros e treinado em apenas 1.000 exemplos sem pré-treinamento, o HRM pode resolver tarefas desafiadoras por meio de processamento hierárquico, separação temporal e conectividade recorrente, superando modelos de linguagem muito maiores, sendo mais eficiente e estável.
Arquitetura Hierárquica de Módulo Duplo: Apresenta dois módulos recorrentes acoplados operando em diferentes escalas de tempo - um módulo de alto nível para planejamento abstrato lento e um módulo de baixo nível para computações detalhadas rápidas
Requisitos Mínimos de Treinamento: Alcança desempenho excepcional usando apenas 1.000 amostras de treinamento sem exigir pré-treinamento ou dados de Chain-of-Thought
Uso Eficiente de Parâmetros: Realiza tarefas de raciocínio complexas com apenas 27 milhões de parâmetros, significativamente menos do que os modelos de linguagem grandes tradicionais
Processamento de Passagem Única Direta: Executa tarefas de raciocínio sequencial em uma passagem direta sem necessidade de supervisão explícita das etapas intermediárias

Casos de Uso do Hierarchical Reasoning Model

Resolução de Quebra-Cabeças Complexos: Resolve quebra-cabeças extremos de Sudoku e outros quebra-cabeças matemáticos/lógicos complexos com precisão quase perfeita
Otimização de Busca de Caminho: Encontra caminhos ideais em grandes labirintos e cenários de navegação complexos de forma eficiente
Tarefas de Raciocínio Abstrato: Tem bom desempenho no Corpus de Abstração e Raciocínio (ARC), demonstrando capacidades em tarefas de inteligência geral

Vantagens

Altamente eficiente com contagem mínima de parâmetros e requisitos de dados de treinamento
Processo de treinamento estável sem problemas de convergência
Desempenho superior em tarefas de raciocínio complexas em comparação com modelos maiores

Desvantagens

Pode apresentar overfitting em estágio tardio em cenários de amostra pequena
Mostra variação de precisão de ±2 pontos no aprendizado de amostra pequena
Requer configurações específicas de GPU e extensões CUDA para desempenho ideal

Como Usar o Hierarchical Reasoning Model

Instalar Pré-requisitos: Instale CUDA 12.6, PyTorch com suporte CUDA e pacotes adicionais para construir extensões. Execute: wget instalador CUDA, instale CUDA, defina CUDA_HOME, instale PyTorch e instale as dependências de empacotamento
Instalar FlashAttention: Para GPUs Hopper: Clone o repositório flash-attention e instale FlashAttention 3. Para GPUs Ampere ou anteriores: Instale FlashAttention 2 via pip install flash-attn
Instalar Dependências do Python: Execute 'pip install -r requirements.txt' para instalar todos os pacotes Python necessários
Configurar Weights & Biases: Configure o W&B para rastreamento de experimentos executando 'wandb login' e garantindo que você esteja logado em sua conta
Preparar Conjunto de Dados: Construa o conjunto de dados para sua tarefa específica. Por exemplo, para Sudoku: Execute 'python dataset/build_sudoku_dataset.py' com parâmetros apropriados para tamanho do conjunto de dados e aumento
Iniciar Treinamento: Inicie o treinamento com parâmetros apropriados. Exemplo para Sudoku: 'OMP_NUM_THREADS=8 python pretrain.py data_path=data/sudoku-extreme-1k-aug-1000 epochs=20000 eval_interval=2000 global_batch_size=384 lr=7e-5'
Monitorar Treinamento: Acompanhe o progresso do treinamento através da interface W&B, monitorando a métrica eval/exact_accuracy
Avaliar Modelo: Execute a avaliação usando 'torchrun --nproc-per-node 8 evaluate.py checkpoint=<CHECKPOINT_PATH>' e analise os resultados através dos notebooks fornecidos
Usar Checkpoints Pré-treinados: Alternativamente, baixe checkpoints pré-treinados do HuggingFace para tarefas ARC-AGI-2, Sudoku 9x9 Extreme ou Maze 30x30 Hard

Perguntas Frequentes do Hierarchical Reasoning Model

O HRM é uma nova arquitetura recorrente inspirada no processamento hierárquico e multiescala no cérebro humano. Ele apresenta dois módulos recorrentes interdependentes: um módulo de alto nível para planejamento lento e abstrato e um módulo de baixo nível para computações rápidas e detalhadas. Ele pode executar tarefas de raciocínio sequencial em uma única passagem direta, sem supervisão explícita.

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