Hierarchical Reasoning Model

Hierarchical Reasoning Model

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L'Hierarchical Reasoning Model (HRM) è un'architettura di IA ispirata al cervello che raggiunge eccezionali capacità di ragionamento con soli 27 milioni di parametri, utilizzando due moduli ricorrenti interdipendenti per la pianificazione astratta e i calcoli dettagliati.
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Hierarchical Reasoning Model

Informazioni sul Prodotto

Aggiornato:Aug 16, 2025

Cos'è Hierarchical Reasoning Model

L'Hierarchical Reasoning Model (HRM) è una nuova architettura ricorrente sviluppata da Sapient Intelligence che rivoluziona le capacità di ragionamento dell'IA. Rilasciato a luglio 2025, HRM trae ispirazione dai modelli di elaborazione gerarchici e multiscala osservati nel cervello umano. A differenza dei tradizionali modelli linguistici di grandi dimensioni che si basano su tecniche Chain-of-Thought (CoT), HRM opera in modo efficiente con dati di addestramento minimi e senza requisiti di pre-addestramento. Il modello dimostra prestazioni notevoli in complesse attività di ragionamento, tra cui la risoluzione di puzzle di Sudoku estremi e la ricerca del percorso ottimale in grandi labirinti, utilizzando solo 1.000 campioni di addestramento.

Caratteristiche principali di Hierarchical Reasoning Model

Il modello di ragionamento gerarchico (HRM) è un'architettura di intelligenza artificiale ispirata al cervello che utilizza due moduli ricorrenti interdipendenti - un modulo di alto livello per la pianificazione astratta e un modulo di basso livello per calcoli dettagliati - per ottenere capacità di ragionamento complesse. Con soli 27 milioni di parametri e addestrato su soli 1.000 esempi senza pre-addestramento, HRM può risolvere compiti impegnativi attraverso l'elaborazione gerarchica, la separazione temporale e la connettività ricorrente, superando modelli linguistici molto più grandi pur essendo più efficiente e stabile.
Architettura gerarchica a doppio modulo: Dispone di due moduli ricorrenti accoppiati che operano su scale temporali diverse: un modulo di alto livello per la pianificazione lenta e astratta e un modulo di basso livello per calcoli rapidi e dettagliati
Requisiti minimi di addestramento: Ottiene prestazioni eccezionali utilizzando solo 1.000 campioni di addestramento senza richiedere pre-addestramento o dati Chain-of-Thought
Utilizzo efficiente dei parametri: Svolge compiti di ragionamento complessi con soli 27 milioni di parametri, significativamente inferiori rispetto ai tradizionali modelli linguistici di grandi dimensioni
Elaborazione a passaggio singolo in avanti: Esegue compiti di ragionamento sequenziale in un unico passaggio in avanti senza necessità di supervisione esplicita dei passaggi intermedi

Casi d'uso di Hierarchical Reasoning Model

Risoluzione di puzzle complessi: Risolve puzzle Sudoku estremi e altri complessi puzzle matematici/logici con una precisione quasi perfetta
Ottimizzazione del pathfinding: Trova percorsi ottimali in grandi labirinti e scenari di navigazione complessi in modo efficiente
Compiti di ragionamento astratto: Funziona bene sull'Abstraction and Reasoning Corpus (ARC), dimostrando capacità in compiti di intelligenza generale

Vantaggi

Altamente efficiente con un numero minimo di parametri e requisiti di dati di addestramento
Processo di addestramento stabile senza problemi di convergenza
Prestazioni superiori su compiti di ragionamento complessi rispetto a modelli più grandi

Svantaggi

Può verificarsi un overfitting in fase avanzata in scenari con piccoli campioni
Mostra una varianza di accuratezza di ±2 punti nell'apprendimento con piccoli campioni
Richiede configurazioni GPU specifiche ed estensioni CUDA per prestazioni ottimali

Come usare Hierarchical Reasoning Model

Installa i prerequisiti: Installa CUDA 12.6, PyTorch con supporto CUDA e pacchetti aggiuntivi per la creazione di estensioni. Esegui: wget programma di installazione CUDA, installa CUDA, imposta CUDA_HOME, installa PyTorch e installa le dipendenze di packaging
Installa FlashAttention: Per GPU Hopper: clona il repository flash-attention e installa FlashAttention 3. Per GPU Ampere o precedenti: installa FlashAttention 2 tramite pip install flash-attn
Installa le dipendenze Python: Esegui 'pip install -r requirements.txt' per installare tutti i pacchetti Python richiesti
Configura Weights & Biases: Configura W&B per il monitoraggio degli esperimenti eseguendo 'wandb login' e assicurandoti di aver effettuato l'accesso al tuo account
Prepara il set di dati: Crea il set di dati per la tua attività specifica. Ad esempio, per Sudoku: esegui 'python dataset/build_sudoku_dataset.py' con parametri appropriati per la dimensione del set di dati e l'aumento
Inizia l'addestramento: Avvia l'addestramento con parametri appropriati. Esempio per 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'
Monitora l'addestramento: Tieni traccia dei progressi dell'addestramento tramite l'interfaccia W&B, monitorando la metrica eval/exact_accuracy
Valuta il modello: Esegui la valutazione utilizzando 'torchrun --nproc-per-node 8 evaluate.py checkpoint=<CHECKPOINT_PATH>' e analizza i risultati tramite i notebook forniti
Usa checkpoint pre-addestrati: In alternativa, scarica i checkpoint pre-addestrati da HuggingFace per le attività ARC-AGI-2, Sudoku 9x9 Extreme o Maze 30x30 Hard

FAQ di Hierarchical Reasoning Model

HRM è una nuova architettura ricorrente ispirata all'elaborazione gerarchica e multiscala nel cervello umano. È caratterizzata da due moduli ricorrenti interdipendenti: un modulo di alto livello per la pianificazione lenta e astratta e un modulo di basso livello per calcoli rapidi e dettagliati. Può eseguire compiti di ragionamento sequenziale in un singolo passaggio in avanti senza supervisione esplicita.

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