Hierarchical Reasoning Model

Hierarchical Reasoning Model

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Le modèle de raisonnement hiérarchique (HRM) est une architecture d'IA inspirée du cerveau qui atteint des capacités de raisonnement exceptionnelles avec seulement 27 millions de paramètres, en utilisant deux modules récurrents interdépendants pour la planification abstraite et les calculs détaillés.
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Hierarchical Reasoning Model

Informations sur le produit

Mis à jour:Aug 9, 2025

Qu'est-ce que Hierarchical Reasoning Model

Le modèle de raisonnement hiérarchique (HRM) est une nouvelle architecture récurrente développée par Sapient Intelligence qui révolutionne les capacités de raisonnement de l'IA. Lancé en juillet 2025, le HRM s'inspire des schémas de traitement hiérarchiques et multi-temporels observés dans le cerveau humain. Contrairement aux grands modèles de langage traditionnels qui reposent sur les techniques de Chaîne de Pensée (CoT), le HRM fonctionne efficacement avec des données d'entraînement minimales et sans exigences de pré-entraînement. Le modèle démontre des performances remarquables sur des tâches de raisonnement complexes, notamment la résolution de puzzles de Sudoku extrêmes et la recherche de chemins optimaux dans de grands labyrinthes, tout en utilisant seulement 1 000 échantillons d'entraînement.

Caractéristiques principales de Hierarchical Reasoning Model

Le modèle de raisonnement hiérarchique (HRM) est une architecture d'IA inspirée du cerveau qui utilise deux modules récurrents interdépendants - un module de haut niveau pour la planification abstraite et un module de bas niveau pour les calculs détaillés - afin de réaliser des capacités de raisonnement complexes. Avec seulement 27 millions de paramètres et entraîné sur seulement 1 000 exemples sans pré-entraînement, HRM peut résoudre des tâches difficiles grâce au traitement hiérarchique, à la séparation temporelle et à la connectivité récurrente, surpassant ainsi des modèles de langage beaucoup plus grands tout en étant plus efficace et stable.
Architecture hiérarchique à double module: Comporte deux modules récurrents couplés fonctionnant à des échelles de temps différentes - un module de haut niveau pour la planification lente et abstraite et un module de bas niveau pour les calculs rapides et détaillés
Exigences minimales en matière de formation: Atteint des performances exceptionnelles en utilisant seulement 1 000 échantillons d'entraînement sans nécessiter de pré-entraînement ni de données de type "Chain-of-Thought"
Utilisation efficace des paramètres: Accomplit des tâches de raisonnement complexes avec seulement 27 millions de paramètres, soit beaucoup moins que les grands modèles de langage traditionnels
Traitement à passage unique: Exécute des tâches de raisonnement séquentielles en un seul passage direct sans avoir besoin d'une supervision explicite des étapes intermédiaires

Cas d'utilisation de Hierarchical Reasoning Model

Résolution de puzzles complexes: Résout des puzzles de Sudoku extrêmes et d'autres puzzles mathématiques/logiques complexes avec une précision quasi parfaite
Optimisation de la recherche de chemin: Trouve efficacement les chemins optimaux dans de grands labyrinthes et des scénarios de navigation complexes
Tâches de raisonnement abstrait: Obtient de bons résultats sur le corpus d'abstraction et de raisonnement (ARC), démontrant des capacités dans les tâches d'intelligence générale

Avantages

Très efficace avec un nombre minimal de paramètres et d'exigences en matière de données d'entraînement
Processus d'entraînement stable sans problèmes de convergence
Performances supérieures sur les tâches de raisonnement complexes par rapport aux modèles plus grands

Inconvénients

Peut connaître un surapprentissage tardif dans les scénarios à petits échantillons
Montre une variance de précision de ±2 points dans l'apprentissage à petits échantillons
Nécessite des configurations GPU spécifiques et des extensions CUDA pour des performances optimales

Comment utiliser Hierarchical Reasoning Model

Installer les prérequis: Installez CUDA 12.6, PyTorch avec le support CUDA, et des paquets supplémentaires pour la construction d'extensions. Exécutez : wget installateur CUDA, installez CUDA, définissez CUDA_HOME, installez PyTorch, et installez les dépendances d'empaquetage
Installer FlashAttention: Pour les GPU Hopper : Clonez le dépôt flash-attention et installez FlashAttention 3. Pour les GPU Ampere ou antérieurs : Installez FlashAttention 2 via pip install flash-attn
Installer les dépendances Python: Exécutez 'pip install -r requirements.txt' pour installer tous les paquets Python requis
Configurer Weights & Biases: Configurez W&B pour le suivi des expériences en exécutant 'wandb login' et en vous assurant que vous êtes connecté à votre compte
Préparer l'ensemble de données: Construisez l'ensemble de données pour votre tâche spécifique. Par exemple, pour le Sudoku : Exécutez 'python dataset/build_sudoku_dataset.py' avec les paramètres appropriés pour la taille de l'ensemble de données et l'augmentation
Démarrer l'entraînement: Lancez l'entraînement avec les paramètres appropriés. Exemple pour le 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'
Surveiller l'entraînement: Suivez la progression de l'entraînement via l'interface W&B, en surveillant la métrique eval/exact_accuracy
Évaluer le modèle: Exécutez l'évaluation en utilisant 'torchrun --nproc-per-node 8 evaluate.py checkpoint=<CHECKPOINT_PATH>' et analysez les résultats via les notebooks fournis
Utiliser les points de contrôle pré-entraînés: Alternativement, téléchargez les points de contrôle pré-entraînés depuis HuggingFace pour les tâches ARC-AGI-2, Sudoku 9x9 Extreme, ou Maze 30x30 Hard

FAQ de Hierarchical Reasoning Model

Le HRM est une nouvelle architecture récurrente inspirée du traitement hiérarchique et multi-échelle du cerveau humain. Il comporte deux modules récurrents interdépendants : un module de haut niveau pour la planification lente et abstraite, et un module de bas niveau pour les calculs rapides et détaillés. Il peut exécuter des tâches de raisonnement séquentielles en une seule passe avant sans supervision explicite.

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