Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks

문상준·2025년 11월 13일

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Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks

TRM에 대한 내용

Abstract

TRM은 HRM보다 훨씬 더 단순한 재귀적 추론 접근 방식으로, 단 2개의 레이어만 가진 하나의 초소형 네트워크를 사용하면서도 HRM보다 훨씬 더 높은 일반화 성능을 달성.

HRM: 27M
TRM: 7M

1. Introduction

HRM

1) recursive hierarchical reasoning
2) deep supervision

Recursive hierarchical reasoning

$f_L$ (고빈도)와 $f_H$ (저빈도) 두 네트워크가 서로의 잠재 특징( $z_L, z_H$ )을 입력받아 재귀적으로 작동하며, 이는 뇌의 계층적 처리를 모방

Deep supervision

잠재 특징의 계산 그래프를 분리(detach)하여 다음 단계의 입력으로 재사용하고 단계마다 지도(학습)함으로써, 메모리 폭발 없이 매우 깊은 신경망을 흉내 냄

ARC 벤치마크 분석 결과, HRM 모델의 성능 향상은 모델 내부의 재귀적 순환(H/L 모듈) 때문 X

⇒
모델 전체를 여러 번 반복하며 단계마다 지도(학습)하는 '심층 지도(Deep Supervision)' 방식이 거의 모든 성능을 이끌어낸 핵심 요인

2. Background

2.1. Structure and goal

HRM은
입력 임베딩( $f_I$ ), 하위( $f_L$ ) 및 상위( $f_H$ ) 순환 네트워크, 출력 헤드( $f_O$ )라는
4개의 학습 가능한 구성요소를 가짐
하위( $f_L$ ) 및 상위( $f_H$ ) 순환 네트워크는
RMSNorm, 편향 없음, 회전식 임베딩(RoPE), SwiGLU 활성화 함수를 갖춘
4계층 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 함

2.2. Recursion at two different frequencies

$x \leftarrow f_I(\tilde{x})$
$z_L \leftarrow f_L(z_L + z_H + x)$ # 기울기 없음
$z_L \leftarrow f_L(z_L + z_H + x)$ # 기울기 없음
$z_H \leftarrow f_H(z_L + z_H)$ # 기울기 없음
$z_L \leftarrow f_L(z_L + z_H + x)$ # 기울기 없음
$z_L \leftarrow z_L.\text{detach()}$
$z_H \leftarrow z_H.\text{detach()}$
$z_L \leftarrow f_L(z_L + z_H + x)$ # 기울기 있음
$z_H \leftarrow f_H(z_L + z_H)$ # 기울기 있음
$\hat{y} \leftarrow \text{argmax}(f_O(z_H))$

2.3. Fixed-point recursion with 1-step gradient approximation

마지막 $f_L$ 및 $f_H$ 단계만 역전파하여 기울기를 근사하는 데 사용.

6개 중 마지막 두 단계의 기울기만 추적하는 것을 정당화하는 데 사용되며, 이는 메모리 요구량을 크게 줄여줌.

2.4. Deep supervision

유효 깊이(effective depth)를 향상시키기 위해 사용.

⇒ 이전의 잠재 특징( $z_H$ 및 $z_L$ )을 다음 순전파를 위한 초기화로 재사용

2.6. Deep supervision and 1-step gradient approximations replaces BPTT

심층 지도 + 1단계 기울기 근사 X:
384계층 전체에 대해 역전파(BPTT)를 한 번에 수행해야 하므로, 메모리 폭발이 일어나고 계산 비용이 엄청나게 비쌈
심층 지도 + 1단계 기울기 근사 O:
전체 깊이 대신 L_net과 H_net의 마지막 계산 블록에 대해서만 역전파를 N_sup번 반복하므로, 메모리 문제를 해결하고 계산 비용을 획기적으로 줄일 수 있음.

cf) $384 = (\#_{TransformerBlocks})(n + 1)TN_{sup} = 4 \times (2 + 1) \times 2 \times 16 = 384$

2.7. Summary of HRM

생략

3. Target for improvements in Hierarchical Reasoning Models

3.1. Implicit Function Theorem (IFT) with 1-step gradient approximation

HRM은 6번의 재귀(recursions) 중 마지막 2번을 통해서만 역전파를 수행함.

저자들은 '암시적 함수 정리(IFT)'와 '1단계 근사(one-step approximation)'를 활용하여 이를 정당화함.

이 정리는 순환 함수가 고정점(fixed point)에 수렴할 때, 그 평형점(equilibrium point)에서 단일 단계로 역전파가 적용될 수 있음을 의미함.

But,
"고정점(fixed-point)에 도달했다"라고 주장하며 수학적 "꼼수"(1단계 경사도 근사)를 사용하는데,
실제로는 고정점에 도달할 때까지 반복 계산을 하는 것이 아니라,
"단순히 몇 번 순전파"를 실행하고 멈춤

3.2. Twice the forward passes with Adaptive computational time (ACT)

Q-러닝 목표는 정지 손실(halting loss)과 계속 손실(continue loss)에 의존한다.

계속 손실은 HRM을 통한 추가적인 순전파(extra forward pass)를 필요로 함.

⇒
이는 ACT가 샘플당 시간을 더 효율적으로 최적화하는 반면,
최적화 단계(optimization step)당 2번의 순전파가 필요함을 의미

3.3. Hierarchical interpretation based on complex biological arguments

TBW

4. Tiny Recursion Models

4.1. No fixed-point theorem required

HRM: 1단계 기울기 근사를 활용하기 위해, $z_L$ , $z_H$ 가 고정점에 수렴할 것이라고 가정.

But,
수렴 X

Let, (full recursion process) $=$
$z_L \leftarrow f_L(z_L + z_H + x)$
$...$
$z_L \leftarrow f_L(z_L + z_H + x)$
$z_H \leftarrow f_H(z_L + z_H)$
일 때,

Full recursion process $T$ 번 중 마지막 $T$ 번째의 과정만 기울기를 계산해서 backward!!!

HRM vs. TRM

HRM (1단계 근사 방식):
$N_sup$ 루프의 각 단계에서, $T$ 번의 재귀 중 마지막 1번 재귀의 "마지막 2개 함수( $f_L, f_H$ )"에 대해서만 경사도를 계산.
TRM (전체 역전파 방식):
$N_sup$ 루프의 각 단계에서, $T$ 번의 재귀 중 마지막 1번 재귀의 "프로세스 전체( $n+1$ 번의 net 호출)"에 대해 경사도를 계산.