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TL;DR
모델의 크기를 키우는 대신 추론 시점에 재귀적 연산을 수행함으로써 훨씬 적은 파라미터로도 고도의 논리 문제를 해결할 수 있다. 특히 HRM과 TRM은 BPTT의 한계를 극복하는 고정점 반복 및 기울기 차단 기법을 통해 효율적인 학습이 가능하다.
배경
기존 LLM은 고정된 레이어 수로 인해 연산 단계가 제한되어 복잡한 추론 문제에서 한계를 보인다.
대상 독자
AI 아키텍처 연구자, 모델 최적화 엔지니어, 딥러닝 알고리즘에 관심 있는 개발자
의미 / 영향
이 연구는 모델 크기 경쟁 중심의 AI 발전 방향에 새로운 대안을 제시한다. 재귀적 아키텍처를 통해 소규모 모델로도 복잡한 알고리즘 추론이 가능해짐에 따라, 엣지 디바이스나 저사양 환경에서의 고성능 추론 엔진 구축이 가속화될 것이다.
챕터별 상세
01:15
RNN의 한계와 LLM의 추론 제약
순환 신경망(RNN)은 재귀적 구조를 가졌으나 시간 기반 오차 역전파(BPTT) 시 발생하는 기울기 소실 문제로 인해 긴 컨텍스트 처리에 어려움이 있었다. 반면 현재의 LLM은 트랜스포머 아키텍처를 통해 병렬 처리를 구현했으나, 입력 토큰당 연산량이 고정되어 있어 복잡한 알고리즘 문제를 한 번의 Forward Pass로 해결하기 어렵다. 이는 모델이 복잡한 문제를 풀기 위해 필요한 '연산 깊이'가 부족함을 의미한다.
02:36
추론 한계와 정렬 알고리즘 비유
정렬(Sorting) 알고리즘은 이론적으로 최소 N log N의 단계가 필요하지만, 고정된 레이어를 가진 모델은 입력 크기 N이 커질 때 필요한 연산 단계를 충족하지 못한다. 예를 들어 31개의 요소를 정렬해야 하는데 레이어가 30개뿐이라면 물리적으로 정렬을 완료할 수 없다. 이를 해결하기 위해 Chain-of-Thought(CoT) 같은 외부 토큰 공간을 활용하는 방식이 쓰이지만, 이는 모델 내부의 근본적인 추론 능력 개선은 아니다.
05:25
HRM(계층적 추론 모델)의 구조와 원리
HRM은 인간 뇌의 작동 방식에서 영감을 얻어 서로 다른 빈도로 작동하는 계층적 재귀 구조를 도입했다. 낮은 수준의 모듈(L-net)이 고빈도로 반복 연산을 수행하고, 그 결과가 높은 수준의 모듈(H-net)로 전달되어 전체적인 추론을 정제한다. 이 구조는 동일한 가중치를 반복 사용하여 파라미터 효율성을 극대화하면서도 연산의 깊이를 자유롭게 조절할 수 있는 장점이 있다.
07:36
HRM의 학습 전략: 기울기 차단과 외부 루프
HRM은 수천 번의 재귀 연산을 학습시키기 위해 마지막 단계를 제외한 이전 단계의 기울기 추적을 차단하는 기법을 사용한다. `torch.no_grad()`와 `detach()`를 활용하여 메모리 점유를 줄이면서도 최종 출력에 대한 오차만 역전파하여 가중치를 업데이트한다. 이 방식은 2,700만 개의 파라미터만으로도 ARC-Prize 벤치마크에서 기존 거대 모델을 압도하는 성능을 기록했다.
ARC-Prize는 추상적 추론 능력을 평가하는 벤치마크로, 단순 암기보다 논리적 패턴 파악이 중요하다.
09:46
TRM(초소형 재귀 모델)으로의 진화
TRM은 HRM의 계층 구조를 단일 트랜스포머 레이어로 단순화하면서도 재귀의 힘을 유지한 모델이다. HRM이 L-net과 H-net을 별도로 두었다면, TRM은 하나의 네트워크가 가중치를 공유하며 잠재 공간(Latent Space) 내에서 반복적으로 상태를 업데이트한다. 실험 결과 레이어 수를 늘리는 것보다 단일 레이어를 재귀적으로 사용하는 것이 과적합을 방지하고 일반화 성능을 높이는 데 더 효과적이었다.
python
def HRM(m, zl, zh, x, T_high=1, T_low=2):
# do all but last inner steps without grad tracking
with torch.no_grad():
for i in range(T_high*T_low - 1):
zl = L_net(m, zh, x)
if (i+1) % T_low == 0:
zh = H_net(m, zl)
# stop grad to not BPTT deeper than the last call
zh = zh.detach()
zl = zl.detach()
zl = L_net(m, zh, x)
zh = H_net(m, zl)
y_hat = output_head(zh)
return zl, zh, y_hatHRM 모델의 핵심 재귀 루프와 기울기 추적을 제한하여 BPTT 한계를 극복하는 구현 예시
11:20
고정점 반복법을 통한 최적화
TRM은 모델의 상태가 특정 값으로 수렴할 때까지 반복하는 고정점 반복(Fixed Point Iteration) 개념을 학습에 도입했다. 동일한 입력 배치에 대해 여러 번 Forward Pass를 수행하며 잠재 변수(zl, zh)를 업데이트하고, 이 과정에서 발생하는 잔차(Residual)를 최소화하도록 최적화한다. 이는 모델이 스스로 정답에 가까워지는 '내부적인 CoT' 과정을 수행하도록 유도하는 것과 같다.
34:45
재귀 모델의 미래와 실무적 함의
재귀 모델은 범용 모델(General-purpose)보다는 특정 태스크(스도쿠, 미로 찾기 등)에 특화된 추론 엔진으로서 강력한 성능을 발휘한다. 향후 거대 언어 모델의 임베딩 능력과 이러한 재귀적 추론 엔진이 결합될 경우, 현재의 토큰 기반 CoT보다 훨씬 효율적이고 강력한 AI 시스템이 탄생할 것으로 전망된다. 이는 하드웨어 자원이 제한된 환경에서도 고도의 지능을 구현할 수 있는 새로운 경로를 제시한다.
용어 해설
- Recursion
- — 모델이 자신의 출력을 다시 입력으로 사용하여 반복적으로 계산을 수행하는 기법이다. 추론 시점에 고정된 레이어 수를 넘어 더 깊은 연산을 가능하게 하여 복잡한 논리적 문제를 해결하는 데 기여한다.
- Backpropagation Through Time (BPTT)
- — 순환 신경망(RNN)에서 시퀀스의 각 단계별 오차를 역방향으로 전파하여 가중치를 학습시키는 방법이다. 시퀀스가 길어질수록 기울기 소실 또는 폭주 문제가 발생하여 학습 효율이 저하되는 한계가 있다.
- Fixed Point Iteration
- — 함수의 입력과 출력이 같아지는 지점인 고정점을 찾기 위해 반복적으로 계산을 수행하는 수치 해석 방법이다. 딥러닝에서는 모델의 상태가 안정적인 평형 상태에 도달할 때까지 재귀적으로 연산하는 구조에 활용된다.
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원문 발행 2026. 05. 01.수집 2026. 05. 01.출처 타입 YOUTUBE
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