TL;DR: O Hierarchical Reasoning Model (HRM) é uma nova arquitetura de IA inspirada no cérebro humano, utilizando módulos de alto e baixo nível para raciocínio abstrato e computações detalhadas. Com poucos parâmetros e dados, o HRM supera LLMs tradicionais em tarefas complexas como Sudoku e labirintos. O modelo inova ao evitar retropropagação completa e convergir hierarquicamente, tornando-o mais eficiente e adaptável.

Takeaways:

• O HRM imita o processamento hierárquico do cérebro para resolver problemas complexos.
• A arquitetura do HRM supera LLMs em benchmarks exigentes com menos dados e parâmetros.
• A Convergência Hierárquica evita o equilíbrio precoce da rede, melhorando o desempenho.
• A Aproximação de Gradiente de Uma Etapa otimiza a memória e a eficiência do treinamento.
• O HRM utiliza Supervisão Profunda e Q-learning para refinar continuamente os estados internos e se adaptar à dificuldade da tarefa.

Hierarchical Reasoning Model: Uma arquitetura de IA que supera o “O3-mini-high” da OpenAI

Introdução

O Hierarchical Reasoning Model (HRM) surge como uma proposta inovadora na área de inteligência artificial, inspirada na maneira como o cérebro humano processa informações de forma hierárquica. Esta arquitetura propõe o emprego de redes neurais recorrentes interdependentes, que se dividem em módulos de alto e baixo nível para tratar o raciocínio abstrato e as computações detalhadas, respectivamente. O objetivo do artigo é explorar o funcionamento interno do HRM, demonstrar suas vantagens sobre outros modelos de raciocínio e explicar como ele supera limitações identificadas em LLMs tradicionais.

Com apenas 27 milhões de parâmetros e utilizando 1000 amostras de treinamento, o HRM atinge desempenho quase perfeito na resolução de puzzles complexos, como Sudoku e desafios de busca de caminhos em labirintos grandes. Essa performance foi obtida sem o recurso a pré-treinamento extenso ou dados de Chain-of-Thought (CoT), evidenciando a eficácia da arquitetura mesmo frente a benchmarks exigentes como ARC-AGI-1 e ARC-AGI-2. Exemplos práticos demonstram que outros modelos, como o o3-mini-high e Claude 3.7 8K, alcançam resultados nulos em tarefas similares, o que reforça a superioridade do HRM.

Ao detalhar o HRM, o presente artigo abordará desde sua concepção inspirada no cérebro humano até os mecanismos de treinamento e resolução de problemas complexos. Serão discutidas as limitações dos LLMs atuais, os componentes fundamentais do HRM, a estratégia de Convergência Hierárquica e a técnica que evita retropropagação por múltiplas etapas. Dessa forma, o leitor terá acesso a uma explicação profunda, mas acessível, sobre como essa arquitetura supera desafios que os modelos tradicionais não conseguem superar.

Apresentação do Hierarchical Reasoning Model (HRM)

O HRM é uma arquitetura de inteligência artificial inspirada na estrutura do cérebro humano, que organiza o processamento da informação em diferentes níveis de abstração. Essa abordagem utiliza dois módulos interdependentes: um de alto nível, dedicado ao raciocínio abstrato e deliberado, e outro de baixo nível, responsável pelas computações detalhadas e rápidas. Essa divisão permite que o sistema realize uma análise mais refinada e estratégica dos problemas a serem resolvidos.

Com apenas 27 milhões de parâmetros e 1000 amostras de treinamento, o HRM demonstra uma capacidade impressionante ao resolver quebra-cabeças complexos, como Sudoku, e desafios de busca de caminhos ideais em labirintos de grandes dimensões. Como exemplificado pelo Dr. Ashish Bamania, “The HRM architecture is inspired by the human brain and uses two interdependent recurrent networks: a slower, high-level module for abstract, deliberate reasoning (the ‘Controller’ module) and a faster, low-level module for detailed computations (the ‘Worker’ module)”. Essa citação reforça a essência do modelo, que mescla raciocínio de alto nível com operações rápidas e precisas.

Além disso, o HRM supera modelos de referência como o o3-mini-high, demonstrando eficácia superior em benchmarks como ARC-AGI-1 e ARC-AGI-2. Ao trabalhar diretamente com os insumos de entrada e sem depender de dados de CoT, o modelo alcança níveis de acurácia que outros sistemas não conseguem atingir, mesmo com treinamentos mais extensos. Esses resultados evidenciam o potencial do HRM para aplicações em domínios que exigem raciocínio complexo e adaptativo.

Limitações dos LLMs atuais no raciocínio

As redes neurais profundas que suportam os LLMs atuais apresentam limitações inerentes devido à sua arquitetura fixa, que não se adapta à complexidade progressiva dos problemas. Essa rigidez torna os modelos inadequados para resolver problemas que, matematicamente, exigem tempo polinomial, e além disso, esses sistemas não são Turing completos, ou seja, não podem executar qualquer computação complexa se não dispuserem de recursos ilimitados. Dessa forma, o método de raciocínio utilizado nesses modelos tem restrições fundamentais, comprometendo sua aplicabilidade em determinados contextos.

Para contornar tais limitações, os LLMs recorrem ao Chain-of-Thought (CoT), que utiliza a linguagem humana para decompor tarefas complexas em passos intermediários. No entanto, esse método implica que cada raciocínio é expresso em termos de linguagem, o que não corresponde ao processo natural do pensamento humano. A dependência de grandes volumes de dados CoT torna o treinamento não apenas custoso, mas também suscetível a falhas, já que um único erro pode descarrilar todo o processo de raciocínio.

Conforme destacado em uma das citações técnicas, “Deep neural networks are the backbone of all the Artificial Intelligence popularly available to us today… however, there’s a problem: the LLM architecture is fixed, and its depth doesn’t grow with the complexity of the problem being solved.” Essa observação reforça que os modelos atuais operam com uma estrutura imutável, incapaz de ampliar sua profundidade conforme a demanda do problema. Assim, a busca por arquiteturas capazes de enfrentar essas limitações torna-se imperativa, abrindo espaço para alternativas inovadoras como o HRM.

Aprendizados sobre raciocínio do cérebro humano

O funcionamento do cérebro humano inspira a concepção do HRM, pois ele utiliza uma estrutura hierárquica para processar informações de forma diferenciada nas suas diversas camadas. Enquanto áreas de baixo nível reagem rapidamente a estímulos sensoriais, áreas de alto nível integram informações em escalas de tempo maiores, possibilitando o planejamento abstrato e a tomada de decisões complexas. Essa divisão de tarefas permite ao cérebro combinar agilidade com profundidade de processamento, fundamentando o raciocínio de maneira robusta.

Estudos indicam que os circuitos de nível superior guiam os processos dos níveis inferiores, o que se reflete na dinâmica de loops de feedback que refinam continuamente os pensamentos e decisões. Essa estratégia, amplamente evidenciada na neurociência, mostra que o raciocínio humano ocorre em um espaço latente, sem a intermediação constante de uma tradução para a linguagem explícita. Em contraste, modelos tradicionais de IA dependem de representações explícitas e sequenciais, o que pode limitar sua capacidade de resolver problemas de forma “intuitiva”.

Como exemplificado em uma das citações técnicas, “humans reason in a latent space without constant translation back and forth to language”, ressaltando que o mecanismo de raciocínio humano opera de forma implícita e dinâmica. Essa perspectiva inspira técnicas alternativas, como a técnica Chain of Continuous Thought (CoConuT) desenvolvida por pesquisadores, que superou o tradicional CoT em algumas tarefas de lógica. Dessa forma, a integração dos aprendizados sobre o cérebro humano possibilita a criação de modelos de IA que replicam, de forma mais fiel, a maneira natural de raciocinar.

Componentes do Hierarchical Reasoning Model (HRM)

O HRM é composto por quatro componentes principais que se articulam para realizar o raciocínio de forma hierárquica: a rede de entrada (f(I)), o módulo de baixo nível (L-module, também chamado de “Worker”), o módulo de alto nível (H-module, ou “Controller”) e a rede de saída (f(O)). Cada um desses componentes tem uma função específica, desde a projeção da entrada para uma representação intermediária até a realização de atualizações de estados ocultos e a extração de uma predição final. Essa organização lembra os processos do cérebro humano, onde diferentes regiões desempenham papéis distintos, mas interligados.

Durante a execução, o input é primeiro transformado por f(I) em uma representação (x̃) que serve de base para o processamento. Em seguida, o L-module atualiza seu estado de acordo com seu estado anterior, com o estado atual do H-module e com essa representação de entrada. Conforme descrito em um exemplo técnico, “Inspired by the human brain, the Hierarchical Reasoning Model (HRM) architecture consists of four components: * Input network (f(I)) * Low-level recurrent module (L-module) * High-level recurrent module (H-module) * Output network (f(O))”, reforçando a estrutura modular que permite o processamento hierárquico.

Finalmente, o H-module opera de forma complementar, atualizando seu estado apenas ao final de cada ciclo com base no estado final do L-module. Após N ciclos completos, o estado oculto do H-module é utilizado por f(O) para realizar a predição final, enquanto um mecanismo de interrupção decide se o processamento é concluído ou se outro ciclo é necessário para aprimorar o resultado. Essa integração sofisticada dos componentes permite que o HRM execute raciocínios complexos com alta precisão mesmo em tarefas desafiadoras.

Convergência Hierárquica para Resolver o Problema da Convergência Antecipada

A Convergência Hierárquica é uma estratégia adotada pelo HRM para evitar que a rede recorrente chegue a um estado de equilíbrio precoce, o que prejudicaria o desempenho em tarefas complexas. Durante cada ciclo, o módulo de baixo nível (L-module) trabalha para atingir um equilíbrio local baseado no estado fornecido pelo H-module. Em seguida, o H-module, ao final do ciclo, atualiza seu próprio estado com base no resultado final do L-module, promovendo uma convergência mais robusta e prolongada.

Esse mecanismo permite que o aprendizado seja distribuído ao longo de N ciclos, cada um com T passos de tempo, totalizando N × T iterações que favorecem a evolução de representações ricas e dinâmicas. Análises por meio de PCA demonstram que, enquanto uma RNN tradicional pode colapsar rapidamente para uma representação fixa, o HRM consegue explorar e refinar gradualmente seu espaço latente. Dessa forma, o modelo assegura um aprendizado contínuo e adaptativo mesmo em tarefas que exigem uma representação profunda e sofisticada do problema.

A convergência hierárquica também funciona como um “Controlador” que direciona a estratégia global, permitindo que o L-module, ou “Worker”, execute refinamentos necessários em cada ciclo. Esse processo, ilustrado em gráficos que comparam resíduos avançados e estados ocultos, evidencia como o HRM contorna o problema da convergência prematura. Assim, a técnica assegura que a rede não se estabilize em soluções superficiais, promovendo uma resposta mais robusta e adaptativa aos desafios de raciocínio.

Evitando a Retropropagação por Aproximação de Gradientes em Uma Etapa

Uma das inovações do HRM é a utilização de uma Aproximação de Gradiente de Uma Etapa para lidar com os problemas de memória e eficiência associados à retropropagação tradicional. Em redes recorrentes convencionais, a retropropagação através do tempo implica armazenar todos os estados ocultos durante a passagem direta, o que demanda uma memória O(T). No HRM, após a convergência a um ponto fixo, os gradientes são calculados em uma única etapa, reduzindo a complexidade espacial para O(1).

Essa técnica se fundamenta em Modelos de Equilíbrio Profundo (DEQ) e utiliza o Teorema da Função Implícita (IFT) para evitar o desdobramento completo do gráfico de computação. Ao empregar o primeiro termo da série de Neumann como aproximação, o método permite o cálculo dos gradientes para os parâmetros dos módulos H, L e da rede de entrada sem a necessidade de armazenar cada estado intermediário. Essa abordagem não só otimiza o uso de recursos computacionais, mas também acelera o processo de treinamento do modelo.

Conforme exemplificado em uma citação técnica, “Standard recurrent networks use Backpropagation to compute gradients… This reduces the space complexity to O(1) memory.” Essa estratégia demonstra a eficiência do HRM, que consegue contornar as limitações tradicionais da retropropagação por meio de uma técnica inteligente de aproximação. Dessa forma, o modelo mantém a integridade do aprendizado sem sacrificar a eficiência computacional, o que é crucial em tarefas que exigem processamento em larga escala.

Treinamento do HRM Usando Supervisão Profunda

O treinamento do HRM é baseado no conceito de Supervisão Profunda, onde cada amostra (x, y) passa por múltiplas passagens diretas, denominadas Segmentos. Em cada segmento, os estados ocultos dos módulos H e L, denotados por z(m), são recalculados e utilizados para a predição parcial. Esse processo permite um refinamento contínuo dos estados internos do modelo, oferecendo uma atualização progressiva e consistente dos parâmetros durante o treinamento.

Durante cada segmento, a perda é calculada especificamente para aquele ciclo, e os gradientes são ajustados de forma segmentada. Importante destacar que o estado oculto de um segmento é destacado do gráfico de computação antes de ser utilizado no segmento subsequente, evitando que os gradientes de segmentos posteriores influenciem os anteriores. Esse procedimento minimiza o problema de retropropagação através do tempo e assegura que cada segmento contribua de forma isolada para o aprendizado.

Adicionalmente, o HRM incorpora uma estratégia baseada em Q-learning para a decisão adaptativa de interromper ou continuar as passagens diretas. Uma cabeça Q (Q-head) avalia dois valores Q que estimam a recompensa esperada para as ações de continuidade ou interrupção após cada segmento. Essa abordagem de treinamento não só melhora a eficiência do modelo, mas também permite que ele se adapte dinamicamente ao grau de dificuldade da tarefa, otimizando assim seu desempenho global.

Conclusão

O Hierarchical Reasoning Model representa um avanço significativo na busca por arquiteturas de inteligência artificial que imitem os processos de raciocínio do cérebro humano. Ao combinar módulos de alto e baixo nível, mecanismos de convergência hierárquica e uma eficiente aproximação de gradientes, o HRM se mostra apto a resolver tarefas complexas que desafiam os LLMs tradicionais. Essa integração de conceitos neurocientíficos e técnicas de aprendizado avançadas possibilita um desempenho superior em benchmarks exigentes.

A abordagem detalhada neste artigo demonstrou como o HRM supera as limitações dos modelos de rede neural convencional, tanto na adaptação à complexidade dos problemas quanto na eficiência computacional. Os mecanismos de supervisão profunda e de tomada de decisão adaptativa, inspirados em processos cognitivos humanos, reforçam o potencial do modelo para aplicações futuras em áreas que demandam raciocínio profundo e flexível. A comparação com métodos tradicionais evidencia a relevância do HRM como uma alternativa promissora para desafios que exigem maior precisão e robustez.

Por fim, a arquitetura do HRM abre caminho para pesquisas que busquem modelos de IA mais gerais e poderosos, capazes de replicar a profundidade do raciocínio humano. Os avanços alcançados com essa abordagem não só ampliam as fronteiras do que se pode esperar de sistemas de IA, mas também sugerem oportunidades para a aplicação desses modelos em domínios diversos e desafiadores. O futuro da inteligência artificial pode, assim, se beneficiar significativamente dessas inovações, aproximando a tecnologia dos mecanismos complexos da mente humana.

Referências

*Fonte: luxurylifestylemag.co.uk. “How to make the perfect cup of coffee at home and 7 mistakes to avoid”. Disponível em: https://www.luxurylifestylemag.co.uk/food-and-drink/how-to-make-the-perfect-cup-of-coffee-at-home-and-7-mistakes-to-avoid/?utm_source=openai

*Fonte: coffeeaffection.com. “How to make the perfect cup of coffee”. Disponível em: https://coffeeaffection.com/how-to-make-the-perfect-cup-of-coffee/?utm_source=openai

*Fonte: balmforthandco.co.uk. “9 rules for how to make a perfect cup of coffee right at home”. Disponível em: https://www.balmforthandco.co.uk/9-rules-for-how-to-make-a-perfect-cup-of-coffee-right-at-home/?utm_source=openai