Hierarchical Reasoning Model
層次推理模型（HRM）是一種受大腦啟發的AI架構，它僅使用2700萬個參數即可實現卓越的推理能力，並使用兩個相互依賴的循環模組進行抽象規劃和詳細計算。
https://github.com/sapientinc/HRM?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年08月09日
什麼是 Hierarchical Reasoning Model
層次推理模型（HRM）是由Sapient Intelligence開發的一種新型循環架構，它徹底改變了AI的推理能力。HRM於2025年7月發布，其靈感來自於人腦中觀察到的層次和多時間尺度處理模式。與依賴於思維鏈（CoT）技術的傳統大型語言模型不同，HRM以最少的訓練數據高效運行，且無需預訓練。該模型在複雜的推理任務中表現出卓越的性能，包括解決極端數獨謎題和大型迷宮中的最佳路徑查找，同時僅使用1,000個訓練樣本。
Hierarchical Reasoning Model 的主要功能
層次推理模型（HRM）是一種受大腦啟發的人工智慧架構，它使用兩個相互依存的循環模組——一個用於抽象規劃的高級模組和一個用於詳細計算的低級模組——來實現複雜的推理能力。 HRM 僅有 2700 萬個參數，並且僅在 1,000 個沒有預訓練的範例上進行訓練，可以透過層次處理、時間分離和循環連接來解決具有挑戰性的任務，從而優於更大的語言模型，同時更有效率和穩定。
層次雙模組架構: 具有兩個以不同時間尺度運作的耦合循環模組——一個用於緩慢、抽象規劃的高級模組和一個用於快速、詳細計算的低級模組
最低限度的訓練要求: 僅使用 1,000 個訓練樣本即可實現卓越的效能，而無需預訓練或思維鏈資料
高效的參數使用: 僅用 2700 萬個參數即可完成複雜的推理任務，遠少於傳統的大型語言模型
單次正向傳遞處理: 在一次正向傳遞中執行循序推理任務，而無需對中間步驟進行明確的監督
Hierarchical Reasoning Model 的使用案例
複雜謎題求解: 以接近完美的準確度解決極端的數獨謎題和其他複雜的數學/邏輯謎題
路徑規劃優化: 有效率地尋找大型迷宮和複雜導航場景中的最佳路徑
抽象推理任務: 在抽象和推理語料庫（ARC）上表現良好，展現了一般智慧任務的能力
優點
高效，參數計數和訓練資料需求極少
穩定的訓練過程，沒有收斂問題
與較大的模型相比，在複雜的推理任務上具有卓越的效能
缺點
在小樣本情境中可能會出現後期過度擬合
在小樣本學習中顯示 ±2 點的準確度方差
需要特定的 GPU 配置和 CUDA 擴充才能獲得最佳效能
如何使用 Hierarchical Reasoning Model
安裝先決條件: 安裝CUDA 12.6、支持CUDA的PyTorch以及用於構建擴展的其他套件。運行：wget CUDA安裝程式，安裝CUDA，設置CUDA_HOME，安裝PyTorch，並安裝套件相依性
安裝FlashAttention: 對於Hopper GPU：克隆flash-attention倉庫並安裝FlashAttention 3。對於Ampere或更早的GPU：通過pip install flash-attn安裝FlashAttention 2
安裝Python相依性: 運行'pip install -r requirements.txt'以安裝所有必需的Python套件
設置Weights & Biases: 通過運行'wandb login'設置W&B以進行實驗追蹤，並確保您已登錄到您的帳戶
準備數據集: 為您的特定任務構建數據集。例如，對於數獨：運行'python dataset/build_sudoku_dataset.py'，並使用適當的參數來設置數據集大小和擴充
開始訓練: 使用適當的參數啟動訓練。數獨範例：'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'
監控訓練: 通過W&B介面追蹤訓練進度，監控eval/exact_accuracy指標
評估模型: 使用'torchrun --nproc-per-node 8 evaluate.py checkpoint=<CHECKPOINT_PATH>'運行評估，並通過提供的筆記本分析結果
使用預訓練檢查點: 或者，從HuggingFace下載ARC-AGI-2、Sudoku 9x9 Extreme或Maze 30x30 Hard任務的預訓練檢查點
Hierarchical Reasoning Model 常見問題
HRM是一種新穎的遞迴架構，其靈感來自人腦中的分層和多時間尺度處理。它具有兩個相互依賴的遞迴模組：一個用於緩慢、抽象規劃的高階模組，以及一個用於快速、詳細計算的低階模組。它可以在單次正向傳遞中執行序列推理任務，而無需明確的監督。
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