
Hierarchical Reasoning Model
Иерархическая модель рассуждений (HRM) - это вдохновленная мозгом архитектура ИИ, которая достигает исключительных возможностей рассуждения, имея всего 27 миллионов параметров, используя два взаимозависимых рекуррентных модуля для абстрактного планирования и подробных вычислений.
https://github.com/sapientinc/HRM?ref=producthunt&utm_source=aipure

Информация о продукте
Обновлено:16/08/2025
Что такое Hierarchical Reasoning Model
Иерархическая модель рассуждений (HRM) - это новая рекуррентная архитектура, разработанная Sapient Intelligence, которая революционизирует возможности рассуждений ИИ. Выпущенная в июле 2025 года, HRM черпает вдохновение из иерархических и многомасштабных шаблонов обработки, наблюдаемых в человеческом мозге. В отличие от традиционных больших языковых моделей, которые полагаются на методы Chain-of-Thought (CoT), HRM эффективно работает с минимальными обучающими данными и без предварительных требований к обучению. Модель демонстрирует замечательную производительность в сложных задачах рассуждения, включая решение экстремальных головоломок судоку и оптимальный поиск пути в больших лабиринтах, используя всего 1000 обучающих выборок.
Ключевые особенности Hierarchical Reasoning Model
Иерархическая модель рассуждений (HRM) - это вдохновленная мозгом архитектура ИИ, которая использует два взаимозависимых рекуррентных модуля - модуль высокого уровня для абстрактного планирования и модуль низкого уровня для детальных вычислений - для достижения сложных возможностей рассуждения. Имея всего 27 миллионов параметров и обученная всего на 1000 примерах без предварительного обучения, HRM может решать сложные задачи посредством иерархической обработки, временного разделения и рекуррентной связности, превосходя гораздо более крупные языковые модели, будучи при этом более эффективной и стабильной.
Иерархическая архитектура с двумя модулями: Содержит два связанных рекуррентных модуля, работающих в разных временных масштабах - модуль высокого уровня для медленного, абстрактного планирования и модуль низкого уровня для быстрых, детальных вычислений
Минимальные требования к обучению: Достигает исключительной производительности, используя всего 1000 обучающих примеров, не требуя предварительного обучения или данных Chain-of-Thought
Эффективное использование параметров: Выполняет сложные задачи рассуждения всего с 27 миллионами параметров, что значительно меньше, чем у традиционных больших языковых моделей
Обработка за один прямой проход: Выполняет последовательные задачи рассуждения за один прямой проход, не требуя явного контроля промежуточных шагов
Варианты использования Hierarchical Reasoning Model
Решение сложных головоломок: Решает экстремальные головоломки судоку и другие сложные математические/логические головоломки с почти идеальной точностью
Оптимизация поиска пути: Эффективно находит оптимальные пути в больших лабиринтах и сложных сценариях навигации
Задачи абстрактного мышления: Хорошо справляется с корпусом абстракций и рассуждений (ARC), демонстрируя возможности в задачах общего интеллекта
Преимущества
Высокая эффективность с минимальным количеством параметров и требованиями к обучающим данным
Стабильный процесс обучения без проблем сходимости
Превосходная производительность в сложных задачах рассуждения по сравнению с более крупными моделями
Недостатки
Может испытывать переобучение на поздних стадиях в сценариях с небольшим количеством выборок
Показывает дисперсию точности ±2 балла при обучении на небольшом количестве выборок
Требует определенных конфигураций графического процессора и расширений CUDA для оптимальной производительности
Как использовать Hierarchical Reasoning Model
Установите необходимые компоненты: Установите CUDA 12.6, PyTorch с поддержкой CUDA и дополнительные пакеты для создания расширений. Запустите: wget установщик CUDA, установите CUDA, установите CUDA_HOME, установите PyTorch и установите зависимости пакета.
Установите FlashAttention: Для графических процессоров Hopper: клонируйте репозиторий flash-attention и установите FlashAttention 3. Для графических процессоров Ampere или более ранних версий: установите FlashAttention 2 через pip install flash-attn
Установите зависимости Python: Запустите 'pip install -r requirements.txt', чтобы установить все необходимые пакеты Python.
Настройте Weights & Biases: Настройте W&B для отслеживания экспериментов, запустив 'wandb login' и убедившись, что вы вошли в свою учетную запись.
Подготовьте набор данных: Создайте набор данных для вашей конкретной задачи. Например, для судоку: запустите 'python dataset/build_sudoku_dataset.py' с соответствующими параметрами для размера набора данных и увеличения.
Начните обучение: Запустите обучение с соответствующими параметрами. Пример для судоку: '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'
Контролируйте обучение: Отслеживайте прогресс обучения через интерфейс W&B, отслеживая метрику eval/exact_accuracy.
Оцените модель: Запустите оценку, используя 'torchrun --nproc-per-node 8 evaluate.py checkpoint=<CHECKPOINT_PATH>' и проанализируйте результаты с помощью предоставленных блокнотов.
Используйте предварительно обученные контрольные точки: В качестве альтернативы загрузите предварительно обученные контрольные точки из HuggingFace для задач ARC-AGI-2, Sudoku 9x9 Extreme или Maze 30x30 Hard.
Часто задаваемые вопросы о Hierarchical Reasoning Model
HRM - это новая рекуррентная архитектура, вдохновленная иерархической и многомасштабной обработкой в человеческом мозге. Она включает в себя два взаимозависимых рекуррентных модуля: модуль высокого уровня для медленного, абстрактного планирования и модуль низкого уровня для быстрых, детальных вычислений. Она может выполнять последовательные задачи рассуждения за один прямой проход без явного контроля.
Видео Hierarchical Reasoning Model
Популярные статьи

Официальный релиз Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) – лучший редактор изображений с искусственным интеллектом от Google уже здесь
Aug 27, 2025

DeepSeek v3.1: Подробный обзор AIPURE с тестами и сравнением с GPT-5 и Claude 4.1 в 2025 году
Aug 26, 2025

Lmarena Nano Banana Обзор 2025: Этот AI Image Generator - Новый Король? (Реальные тесты и отзывы пользователей)
Aug 20, 2025

Как использовать Nano Banana Lmarena бесплатно (2025): Полное руководство по быстрой и креативной генерации изображений с помощью ИИ
Aug 18, 2025