階層推論モデル：27Mパラメータで100倍高速な推論を実現
更新日 2025年12月6日
階層推論モデルの脳に着想を得たアーキテクチャの可視化
AIのトレンドは長年「大きいものが良い」でした。しかし、効率的で推論駆動のアプリケーションの作成に焦点を当てる開発者にとって、**階層推論モデル（HRM）**は大きなアーキテクチャの転換を提供します。この脳に着想を得た再帰型アーキテクチャは、最小限のリソースで複雑なアルゴリズムタスクにおいて卓越した性能を達成し、無慈悲なスケーリングパラジムに挑戦します。
スケーラブルなAIエージェントシステムの探索やマルチエージェントフレームワークの比較を行っている場合でも、HRMはパラメータ数ではなく、アーキテクチャの革新性に焦点を当てた、根本的に異なるアプローチを表しています。
→ HRM GitHub リポジトリHRMの目的
Sapient Intelligenceによって提案された階層推論モデル（HRM）は、標準的な大規模言語モデル（LLM）の核心的な計算上の限界、すなわち浅い計算深度を克服するために設計されました。LLMは自然言語の生成には優れていますが、複雑なアルゴリズム推論、慎重な計画、または記号的操作を必要とする問題には苦手です。
従遼のLLMは、推論を遅く、トークンレベルの言語ステップに外部化する**思考の連鎖（Chain-of-Thought、CoT）プロンプティングに依存することが多いです。HRMはこの脆いアプローチを潜在推論（latent reasoning）**で置き換え、モデルの内部隠れ状態空間内で静かに集中的な多ステップ計算を実行します。
HRMは、複雑で長大な推論追跡を必要とする問題を解決するように設計されています。複雑な数独パズルや巨大な30x30の迷路での最適な経路探索などのベンチマークで、最先端のCoTモデルが完全に失敗するようなタスクで、ほぼ完璧な性能を達成します。
中核アーキテクチャ：プランナーと実行者
HRMは、人間の脳の階層的かつ多時間スケールの処理に着想を得た、新しい再帰型アーキテクチャです。異なる速度で動作する2つの相互依存的な再帰型モジュールで構成されています。
- 高レベルモジュール（$f_H$）：プランナー
- 遅く、抽象的な計画とグローバルな戦略的ガイダンスを担当します。
- 低レベルモジュール（$f_L$）：実行者
- 迅速で詳細な計算ときめ細かい推論ステップを処理します。
この分離は階層的収束を実現します。低レベルモジュールは短いサイクル内でローカルソリューションに収束し、それが高レベルモジュールに通知され、抽象的な戦略を更新し、低レベルモジュールを次のフェーズのためにリセットします。このネストされた計算により、HRMは significant な計算深度を獲得します。
開発者にとってのHRMの利点
特殊なAIアプリケーション、特にデータが希少または計算リソースが限られた領域で構築する開発者にとって、HRMは重要な利点を提供します。
- 極めて高い効率： HRMは、わずか2700万パラメータとタスクごとに約1,000の学習例を使用してベンチマーク結果を達成し、事前学習やCoTデータを必要としません。
- 速度と低レイテンシ： 推論が直列トークン生成ではなく、内部の並列ダイナミクスを通じて行われるため、HRMは従来のCoT手法と比較して推論レイテンシで100倍の高速化を潜在的にサポートします。
- 一定のメモリフットプリント： HRMは、1ステップ勾配近似（Deep Equilibrium Models、DEQsに着想）を使用することで、メモリを大量に消費する**時間方向の逆伝播（Backpropagation Through Time、BPTT）**を回避します。これは、モデルが効果的な計算深度に関係なく、$O(1)$の一定のメモリフットプリントを維持することを意味します。
- エッジAIの準備： 小さなモデルサイズと最小限の運用要件（標準的なCPUで200MB未満のRAMで実行できる能力が報告されている）により、HRMはコスト効率の良いエッジAI展開に最適です。この効率は、分散型、低コストの計算ソリューションを求めるプロジェクトとよく一致します。
- 適応的計算： HRMは、Q学習を通じて学習される適応的計算時間（ACT）を使用して、タスクの複雑さに基づいて推論ステップ数を動的に調整し、効率的なリソース割り当てを保証します。
この効率性により、HRMはリアルタイムのロボット制御や迅速な診断など、低レイテンシと小さなフットプリントが必須である特殊なアプリケーションにとって特に有望です。
始める：HRMクイックデモ
公式の階層推論モデルリポジトリはオープンソースされています。実験を始めるには、数独ソルバーの学習に関するこのクイックガイドに従うことができます。
→ GitHubでHRMを表示1. 前提条件
PyTorchとCUDAがインストールされたシステムを用意してください。実験の追跡には、Weights & Biases (W&B) にもログインしておく必要があります。
wandb login2. Python依存関係のインストール
リポジトリには、requirements.txtにリストされている特定のPythonパッケージが必要です。
pip install -r requirements.txt3. 数独ソルバーデモの実行
これは、小さな拡張データセットのみを使用して、マスター級の数独AIを学習します。
ステップ3a：データセットのダウンロードと構築
python dataset/build_sudoku_dataset.py --output-dir data/sudoku-extreme-1k-aug-1000 --subsample-size 1000 --num-aug 1000ステップ3b：学習の開始（シングルGPU）
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 puzzle_emb_lr=7e-5 weight_decay=1.0 puzzle_emb_weight_decay=1.0この学習は、ノートPCのRTX 4070 GPUで約10時間かかると推定されています。
結論
HRMは、脳に着想を得た階層的処理に焦点を当てたアーキテクチャの革新が、巨大なパラメータ数に頼るだけで Superior なアルゴリズム推論能力を生み出すことができることを実証しています。知能効率、低レイテンシ、深いアルゴリズム能力を求める開発者にとって、階層推論モデルは普遍的な計算への変革的な進歩を表しています。
複雑なマルチエージェントシステムを構築しているか、エッジ展開に最適化しているかに関係なく、HRMの潜在推論へのアプローチは、従来のスケーリング戦略に代わる魅力的な代替案を提供します。
その他のリソース
→ HRM GitHub リポジトリ