계층적 추론 모델: 27M 파라미터로 100배 빠른 추론을 달성
업데이트됨 2025년 12월 6일
계층적 추론 모델 뇌 영향 아키텍처 시각화
AI의 트렌드는 오랫동안 “더 크면 더 좋다”였습니다. 그러나 효율적이고 추론 중심의 애플리케이션을 만드는 데 집중하는 개발자들에게 **계층적 추론 모델(Hierarchical Reasoning Model, HRM)**은 주요한 아키텍처 변화를 제안합니다. 이 뇌 영향 계층적 반복 아키텍처는 최소한의 자원만으로 복잡한 알고리즘적 작업에서 뛰어난 성능을 달성하여, 무차별적 확장 패러다임에 도전합니다.
확장 가능한 AI 에이전트 시스템을 탐구하거나 멀티 에이전트 프레임워크를 비교해온 개발자들에게 HRM은 파라미터 수보다는 아키텍처 혁신에 초점을 맞춘 근본적으로 다른 접근 방식을 대변합니다.
→ HRM GitHub 저장소HRM의 목적
Sapient Intelligence에서 제안한 계층적 추론 모델(HRM)은 표준 대형 언어 모델(LLM)의 핵심 계산적 한계인 얕은 계산 깊이를 극복하기 위해 설계되었습니다. LLM은 자연어 생성에는 뛰어나지만, 복잡한 알고리즘적 추론, 신중한 계획, 또는 기호적 조작이 필요한 문제에는 어려움을 겪습니다.
전통적인 LLM은 종종 사고 연쇄(Chain-of-Thought, CoT) 프롬프트에 의존하여, 추론을 느리고 토큰 수준의 언어 단계로 외부화합니다. HRM은 이 취약한 접근 방식을 **잠재적 추론(latent reasoning)**으로 대체하여, 모델의 내부 은닉 상태 공간 내에서 집약적이고 다단계 계산을 조용히 수행합니다.
HRM은 복잡하고 긴 추론 흔적을 요구하는 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 복잡한 스도쿠 퍼즐이나 큰 30x30 미로에서의 최적 경로 찾기와 같은 벤치마크에서 완벽에 가까운 성능을 달성하며, 이러한 작업에서 최신 CoT 모델은 완전히 실패합니다.
핵심 아키텍처: Planner와 Executor
HRM은 인간 뇌의 계층적이고 다중 시간 규모 처리에서 영감을 받은 새로운 반복 아키텍처입니다. 서로 다른 속도로 작동하는 두 개의 상호 의존적인 반복 모듈로 구성됩니다.
- 고수준 모듈 ($f_H$): Planner
- 느리고 추상적인 계획 및 전역 전략적 지도를 담당합니다.
- 저수준 모듈 ($f_L$): Executor
- 빠르고 상세한 계산 및 세밀한 추론 단계를 처리합니다.
이 분리는 계층적 수렴을 달성합니다. 저수준 모듈은 짧은 주기 내에서 지역적 해로 수렴한 후, 고수준 모듈에 정보를 제공하고, 고수준 모듈은 추상적 전략을 업데이트하며, 저수준 모듈을 다음 단계를 위해 재설정합니다. 이러한 중첩 계산은 HRM에 상당한 계산 깊이를 부여합니다.
개발자를 위한 HRM의 이점
특화된 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자들에게, 특히 데이터가 부족하거나 계산 자원이 제한된 도메인에서 HRM은 중요한 이점을 제공합니다.
- 극한의 효율성: HRM은 단 27M 파라미터와 작업당 약 1,000개의 학습 예제만으로 벤치마크 결과를 달성하며, 사전 학습이나 CoT 데이터를 필요로 하지 않습니다.
- 속도 및 저지연: 추론이 직렬 토큰 생성이 아닌 내부 병렬 동적을 통해 발생하므로, HRM은 전통적인 CoT 방식에 비해 추론 지연에서 100배 속도 향상을 지원합니다.
- 일정한 메모리 사용량: HRM은 한 단계 경사 근사(one-step gradient approximation) (Deep Equilibrium Models, DEQs에서 영감을 받음)를 사용하여 시간을 통한 역전파(Backpropagation Through Time, BPTT)의 메모리 집약적인 문제를 피합니다. 이는 모델이 유효한 계산 깊이와 관계없이 $O(1)$의 일정한 메모리 사용량을 유지함을 의미합니다.
- 엣지 AI 준비 완료: 작은 모델 크기와 최소 운영 요구 사항(표준 CPU에서 200MB 미만의 RAM으로 실행 가능한 것으로 보고됨)은 HRM을 비용 효율적인 엣지 AI 배포에 이상적으로 만듭니다. 이 효율성은 분산형 저비용 컴퓨팅 솔루션을 찾는 프로젝트와 잘 맞습니다.
- 적응형 계산: HRM은 Q-러닝을 통해 학습된 적응형 계산 시간(Adaptive Computation Time, ACT)을 사용하여 작업 복잡도에 따라 추론 단계 수를 동적으로 조정하여 효율적인 자원 할당을 보장합니다.
이러한 효율성은 실시간 로봇 제어 또는 빠른 진단과 같은 특화된 애플리케이션에서 저지연과 작은 메모리 사용량이 필수적인 경우 HRM을 특히 유망하게 만듭니다.
시작하기: HRM 퀵 데모
공식 계층적 추론 모델 저장소는 오픈 소스입니다. 실험을 시작하려면, 스도쿠 풀이기를 학습시키는 이 퀵 가이드를 따를 수 있습니다.
→ GitHub에서 HRM 보기1. 준비사항
PyTorch와 CUDA가 설치된 시스템이 있어야 합니다. 실험 추적을 위해 Weights & Biases(W&B)에도 로그인해야 합니다:
wandb login2. Python 의존성 설치
저장소에는 requirements.txt에 나열된 특정 Python 패키지가 필요합니다.
pip install -r requirements.txt3. 스도쿠 풀이 데모 실행
이것은 소규모 증강 데이터셋만 사용하여 마스터급 스도쿠 AI를 학습시킵니다.
3단계 a: 데이터셋 다운로드 및 빌드
python dataset/build_sudoku_dataset.py --output-dir data/sudoku-extreme-1k-aug-1000 --subsample-size 1000 --num-aug 10003단계 b: 학습 시작 (단일 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=1.0이 학습은 랩탑 RTX 4070 GPU에서 약 10시간이 소요될 것으로 예상됩니다.
결론
HRM은 뇌 영향 계층적 처리에 초점을 맞춘 아키텍처 혁신이, 단순히 massive한 파라미터 수에 의존하는 것보다 우수한 알고리즘적 추론 능력을 가져올 수 있음을 보여줍니다. 지능 효율성, 저지연, 그리고 깊은 알고리즘적 능력을 추구하는 개발자들에게 계층적 추론 모델은 보편적 계산을 향한 변혁적인 발전을 대변합니다.
복잡한 멀티 에이전트 시스템을 구축하든, 엣지 배포를 최적화하든, HRM의 잠재적 추론 접근 방식은 전통적인 확장 전략에 대한 설득력 있는 대안을 제공합니다.
추가 자료
→ HRM GitHub 저장소