Hierarchical Reasoning Model

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Das Hierarchical Reasoning Model (HRM) ist eine vom Gehirn inspirierte KI-Architektur, die mit nur 27 Millionen Parametern außergewöhnliche Denkfähigkeiten erreicht und zwei voneinander abhängige, wiederkehrende Module für abstrakte Planung und detaillierte Berechnungen verwendet.
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Hierarchical Reasoning Model

Produktinformationen

Aktualisiert:Aug 9, 2025

Was ist Hierarchical Reasoning Model

Das Hierarchical Reasoning Model (HRM) ist eine neuartige, wiederkehrende Architektur, die von Sapient Intelligence entwickelt wurde und die KI-Denkfähigkeiten revolutioniert. Das im Juli 2025 veröffentlichte HRM ist von den hierarchischen und Multi-Timescale-Verarbeitungsmustern inspiriert, die im menschlichen Gehirn beobachtet werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen großen Sprachmodellen, die auf Chain-of-Thought (CoT)-Techniken basieren, arbeitet HRM effizient mit minimalen Trainingsdaten und ohne Vortrainingsanforderungen. Das Modell demonstriert eine bemerkenswerte Leistung bei komplexen Denkaufgaben, einschließlich der Lösung extremer Sudoku-Rätsel und der optimalen Pfadfindung in großen Labyrinthen, während es nur 1.000 Trainingsbeispiele verwendet.

Hauptfunktionen von Hierarchical Reasoning Model

Das Hierarchische Denkmodell (HRM) ist eine vom Gehirn inspirierte KI-Architektur, die zwei voneinander abhängige, wiederkehrende Module verwendet - ein High-Level-Modul für abstrakte Planung und ein Low-Level-Modul für detaillierte Berechnungen -, um komplexe Denkfähigkeiten zu erreichen. Mit nur 27 Millionen Parametern und trainiert an nur 1.000 Beispielen ohne Vortraining kann HRM anspruchsvolle Aufgaben durch hierarchische Verarbeitung, zeitliche Trennung und wiederkehrende Konnektivität lösen und dabei viel größere Sprachmodelle übertreffen, während es effizienter und stabiler ist.
Hierarchische Dual-Modul-Architektur: Verfügt über zwei gekoppelte, wiederkehrende Module, die auf unterschiedlichen Zeitskalen arbeiten - ein High-Level-Modul für langsame, abstrakte Planung und ein Low-Level-Modul für schnelle, detaillierte Berechnungen
Minimale Trainingsanforderungen: Erzielt außergewöhnliche Leistung mit nur 1.000 Trainingsbeispielen, ohne dass Vortraining oder Chain-of-Thought-Daten erforderlich sind
Effiziente Parameternutzung: Bewältigt komplexe Denkaufgaben mit nur 27 Millionen Parametern, deutlich weniger als herkömmliche große Sprachmodelle
Single Forward Pass Verarbeitung: Führt sequenzielle Denkaufgaben in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf aus, ohne dass eine explizite Überwachung der Zwischenschritte erforderlich ist

Anwendungsfälle von Hierarchical Reasoning Model

Komplexe Rätsellösung: Löst extreme Sudoku-Rätsel und andere komplexe mathematische/logische Rätsel mit nahezu perfekter Genauigkeit
Pfadfindungsoptimierung: Findet effizient optimale Pfade in großen Labyrinthen und komplexen Navigationsszenarien
Abstrakte Denkaufgaben: Schneidet im Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) gut ab und demonstriert Fähigkeiten in allgemeinen Intelligenzaufgaben

Vorteile

Hocheffizient mit minimalem Parameteraufwand und Trainingsdatenbedarf
Stabiler Trainingsprozess ohne Konvergenzprobleme
Überlegene Leistung bei komplexen Denkaufgaben im Vergleich zu größeren Modellen

Nachteile

Kann in Small-Sample-Szenarien zu Late-Stage-Overfitting führen
Zeigt eine Genauigkeitsvarianz von ±2 Punkten beim Small-Sample-Lernen
Benötigt spezifische GPU-Konfigurationen und CUDA-Erweiterungen für optimale Leistung

Wie verwendet man Hierarchical Reasoning Model

Voraussetzungen installieren: Installieren Sie CUDA 12.6, PyTorch mit CUDA-Unterstützung und zusätzliche Pakete für die Erstellung von Erweiterungen. Führen Sie Folgendes aus: wget CUDA-Installer, installieren Sie CUDA, setzen Sie CUDA_HOME, installieren Sie PyTorch und installieren Sie Packaging-Abhängigkeiten
FlashAttention installieren: Für Hopper-GPUs: Klonen Sie das Flash-Attention-Repo und installieren Sie FlashAttention 3. Für Ampere- oder frühere GPUs: Installieren Sie FlashAttention 2 über pip install flash-attn
Python-Abhängigkeiten installieren: Führen Sie \'pip install -r requirements.txt\' aus, um alle erforderlichen Python-Pakete zu installieren
Weights & Biases einrichten: Richten Sie W&B für die Experimentverfolgung ein, indem Sie \'wandb login\' ausführen und sicherstellen, dass Sie in Ihrem Konto angemeldet sind
Datensatz vorbereiten: Erstellen Sie den Datensatz für Ihre spezifische Aufgabe. Zum Beispiel für Sudoku: Führen Sie \'python dataset/build_sudoku_dataset.py\' mit geeigneten Parametern für Datensatzgröße und Augmentierung aus
Training starten: Starten Sie das Training mit geeigneten Parametern. Beispiel für 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\'
Training überwachen: Verfolgen Sie den Trainingsfortschritt über die W&B-Schnittstelle und überwachen Sie die Metrik eval/exact_accuracy
Modell bewerten: Führen Sie die Bewertung mit \'torchrun --nproc-per-node 8 evaluate.py checkpoint=<CHECKPOINT_PATH>\' aus und analysieren Sie die Ergebnisse über die bereitgestellten Notebooks
Vortrainierte Checkpoints verwenden: Alternativ können Sie vortrainierte Checkpoints von HuggingFace für ARC-AGI-2, Sudoku 9x9 Extreme oder Maze 30x30 Hard-Aufgaben herunterladen

Hierarchical Reasoning Model FAQs

HRM ist eine neuartige, rekursive Architektur, die von der hierarchischen und multitemporalen Verarbeitung im menschlichen Gehirn inspiriert ist. Sie verfügt über zwei voneinander abhängige, rekursive Module: ein High-Level-Modul für langsame, abstrakte Planung und ein Low-Level-Modul für schnelle, detaillierte Berechnungen. Es kann sequenzielle Denkaufgaben in einem einzigen Vorwärtsdurchlauf ohne explizite Überwachung ausführen.

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