인간처럼 추론하는 AI, HRM을 소개합니다.
작지만 강력한 '인간처럼 추론하는 AI', HRM 등장
Sapient Intelligence에서 공개한 새로운 AI 학습 기술, HRM(Hierarchical Reasoning Model) 이 주목받고 있습니다. 이 모델은 단 1,000개의 학습 샘플, 2,700만 개의 작은 파라미터로 거대 모델조차 어려워하는 복잡한 문제를 해결한다고 합니다.
이번 글에서는 HRM이 기존의 AI와 어떻게 다른지, 어떤 가능성을 보여주는지, 그리고 실제 성능은 어떠한지 구체적으로 살펴보겠습니다.
🔍 무엇이 다른가, '크기'가 아닌 '구조'의 혁신
전통적인 대규모 언어 모델(LLM)은 수십, 수백억 개의 파라미터를 거대한 데이터로 학습시키는 '규모의 경쟁'에 집중해왔습니다. 하지만 HRM은 발상 자체를 바꿨습니다.
| 항목 | 전통적 LLM | HRM (계층적 추론 모델) |
|---|---|---|
| 파라미터 수 | 수십억 ~ 수천억 개 | 약 2,700만 개 (LLM의 1/100 이하) |
| 학습 샘플 | 수백만 ~ 수십억 건 | 단 1,000건 |
| 연산 구조 | 단일 계층 (Brute-force) | 계층적 추론 구조 (인간의 사고방식) |
| 학습 방식 | 대규모 연산, 고비용 | 작고 효율적인 구조, 저비용 |
| 핵심 특징 | 방대한 지식, 높은 유연성 | 경량, 고효율, 강력한 추론 |
HRM의 핵심은 인간의 사고 방식처럼 '상위-하위'로 역할을 나눈 계층적 구조입니다. 마치 우리가 문제를 풀 때 '어떻게 풀어야겠다'라는 계획(상위 모듈) 을 먼저 세우고, 그에 따라 세부적인 계산(하위 모듈) 을 수행하는 것과 같습니다. 이 구조 덕분에 복잡한 문제도 여러 단계를 거치지 않고 단 한 번의 추론 과정으로 효율적인 해결이 가능합니다.
🎯 그래서, 성능은? '작은 거인'의 놀라운 능력
"작으면 성능이 떨어지는 것 아닐까?" 라는 의문을 가질 수 있습니다. 이는 Sapient가 공개한 벤치마크 결과로 잠재울 수 있었습니다. HRM이 특정 문제 해결 영역에서 거대 모델을 능가하는 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있습니다.
HRM은 ARC‑AGI, Sudoku, Maze와 같은 고난이도 벤치마크에서 기존 대형 언어 모델보다 더 높은 정확도를 기록하였습니다. 예를 들어 ARC‑AGI‑1에서는 40.3%, Sudoku‑Extreme에서는 55.0%, Maze‑Hard에서는 74.5%의 성능을 나타냈으며, 이는 대부분의 LLM이 0~30%대에 머무른 결과와는 뚜렷한 차이를 보이는 수치입니다.
이러한 결과는 HRM이 단순한 경량 모델이 아닌, 구조적으로 효율적인 학습과 일반화가 가능한 새로운 추론형 모델임을 보여줍니다. 적은 학습 데이터만으로도 강력한 문제 해결 능력을 발휘할 수 있다는 점에서, 기존의 대규모 사전학습 기반 접근과는 확연히 다른 가능성을 제시하고 있습니다.
출처: sapientinc 깃허브 (클릭시 이미지 확대)
용어 정의
- ARC‑AGI : 입출력 예시만으로 패턴을 추론하는 능력을 평가하는 고난도 추론 벤치마크입니다.
- Sudoku (수도쿠) : 극난이도 9×9 퍼즐을 통해 논리적 제약 조건 추론 능력을 평가합니다.
- Maze 30×30 : 30×30 미로에서 최적 경로를 찾는 공간 추론 및 계획 능력 평가 과제입니다.
⚙️ 실행 환경 및 학습 조건
HRM의 가장 인상적인 특징 중 하나는 로컬 PC나 일반 노트북 환경에서도 충분히 실행 가능하다는 점입니다. 고성능 클라우드 서버 없이도 실험과 개발이 가능합니다.
- 학습 데이터: 1,000개 샘플로 시작
- 추론 속도: 수십 밀리초(ms) 단위의 실시간 반응
- 메모리 사용량: 200MB 이하
- 훈련 시간: 10시간 내외 (RTX 4070 기준, Sudoku 기준)
- 필요한 환경: CUDA 12.6, PyTorch, Flash-Attention
이러한 조건은 고가의 인프라 없이도 누구나 경량화된 고성능 AI 모델을 실험하고 적용할 수 있는 가능성을 보여줍니다.
🚀 앞으로의 가능성은?
HRM과 같은 경량화, 고효율 추론 모델은 다양한 분야에서 혁신을 이끌 잠재력을 가집니다.
- 💡 온디바이스 AI (On-Device AI): 스마트폰, 웨어러블 기기에서 개인화된 AI 비서가 실시간으로 작동합니다.
- 🤖 차세대 로보틱스: 주변 환경을 스스로 판단하고 계획을 세워 행동하는 자율 로봇을 구현할 수 있습니다.
- 🧩 게임 AI 및 퍼즐 해결: 복잡한 전략 게임에서 인간과 유사한 수준의 창의적인 전략을 구사하는 AI를 만들 수 있습니다.
- 🧠 AI 추론 연구: CoT(Chain-of-Thought)와 같은 복잡한 프롬프팅 없이, 모델 자체의 구조만으로 뛰어난 추론 능력을 구현하는 새로운 연구 방향을 제시합니다.
✍️ 마무리
HRM은 단순히 '더 큰 AI'를 추구하는 경쟁에서 벗어나, '더 효율적이고 똑똑한 AI' 라는 새로운 방향을 제시하는 이정표라 할 수 있습니다. 최소한의 자원으로 최대의 지능을 구현하는 구조적 전환을 통해, 인공지능의 또 다른 가능성을 보여줍니다.
고성능 GPU가 없어도, 누구나 자신의 컴퓨터에서 인간처럼 추론하는 AI를 직접 실행해볼 수 있기를 기대합니다.
📝 참고 링크
🔗 sapientinc 깃허브 (HRM) - https://github.com/sapientinc/HRM