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TL;DR
거대 모델 없이도 재귀적 구조와 가중치 공유를 통해 복잡한 추론 작업에서 높은 성능을 달성할 수 있다. 재귀적 단계와 적절한 활성화 함수 설계가 핵심이다.
배경
재귀적 추론 모델(Recursive Reasoning Models) 논문인 'Less is More'를 심층 분석한다.
대상 독자
AI 모델 아키텍처 연구자 및 엔지니어
의미 / 영향
거대 모델에 의존하지 않고도 특정 도메인에서 고성능 추론 모델을 구축할 수 있는 경로를 제시한다. 이는 자원이 제한된 환경에서 복잡한 논리 문제를 해결하는 실용적인 대안이 된다.
챕터별 상세
03:33
재귀적 추론 모델 개요
재귀적 추론 모델(TRM)은 작은 네트워크를 반복적으로 사용하여 복잡한 추론 문제를 해결한다. 기존 거대 언어 모델이 다음 토큰 예측에 집중하는 것과 달리, TRM은 문제를 해결하기 위해 동일한 네트워크를 여러 번 적용한다. 이 방식은 파라미터 수를 획기적으로 줄이면서도 ARC-AGI와 같은 복잡한 추론 벤치마크에서 높은 성능을 기록한다.
TRM은 'Less is More: Recursive Reasoning with Tiny Networks' 논문에서 제안된 아키텍처이다.
10:58
기본 알고리즘과 재귀 루프
TRM의 핵심은 중첩된 루프 구조이다. 외부 루프는 여러 단계를 거치며 점진적으로 답을 개선하고, 내부 루프는 각 단계 내에서 재귀적으로 가중치를 업데이트한다. 입력 데이터는 임베딩을 거쳐 네트워크에 전달되며, 스크래치패드(scratchpad) 변수를 통해 이전 단계의 정보를 유지한다.
12:48
3단계 재귀 구조: Deep/Deep/Latent
TRM은 Deep Supervision, Deep Recursion, Latent Recursion의 3단계 재귀를 사용한다. Deep Supervision은 전체 루프를 관리하며, Deep Recursion은 각 단계 내의 반복을 처리한다. Latent Recursion은 잠재 변수를 업데이트하여 문제 해결을 위한 중간 상태를 개선한다. 그래디언트는 마지막 단계에서만 계산되어 메모리 효율성을 높인다.
그래디언트 계산을 마지막 단계로 제한하는 것은 역전파 시 메모리 사용량을 줄이기 위한 기법이다.
14:58
Sudoku 문제 매핑
Sudoku 문제를 해결하기 위해 9x9 그리드를 81개의 토큰으로 변환한다. 각 셀은 임베딩 벡터로 표현되며, 모델은 빈 셀을 채우기 위해 반복적으로 추론한다. 97차원의 임베딩 차원은 문제 유형과 셀 정보를 인코딩하며, 모델은 이 정보를 바탕으로 제약 조건을 만족하는 숫자를 예측한다.
17:10
SwiGLU와 RMSNorm 아키텍처
TRM은 SwiGLU 활성화 함수와 RMSNorm을 사용하여 학습 안정성을 확보한다. SwiGLU는 Gated Linear Unit 구조를 통해 정보 흐름을 제어하며, RMSNorm은 재귀적 단계에서 발생할 수 있는 그래디언트 폭주를 방지한다. 전치(transpose) 연산을 통해 셀 간의 정보를 혼합하여 공간적 제약 조건을 학습한다.
SwiGLU는 Llama, Gemma 등 현대 LLM에서 널리 사용되는 활성화 함수이다.
30:14
적응형 중단(Adaptive Halting) 기법
적응형 중단은 모델이 문제 해결에 충분한 확신을 가졌을 때 추론을 조기에 종료하는 기법이다. 각 단계마다 출력의 확신도를 평가하고, 임계값을 넘으면 추가적인 재귀를 수행하지 않는다. 이는 불필요한 연산을 줄여 추론 속도를 최적화한다.
32:14
손실 함수와 학습 전략
학습은 교차 엔트로피 손실(Cross-Entropy Loss)을 기반으로 수행된다. 모델은 각 단계의 예측값과 정답을 비교하여 손실을 계산한다. 적응형 중단을 위한 별도의 손실 항을 추가하여 모델이 언제 추론을 멈출지 학습하도록 유도한다.
39:00
인과적 마스킹의 한계
자기회귀 모델에서 사용되는 인과적 마스킹(Causal Masking)은 추론 작업에서 정보 흐름을 제한한다. 미래 토큰을 보지 못하게 하는 구조는 복잡한 추론 문제에서 필요한 양방향 정보 교환을 방해한다. 따라서 TRM과 같은 재귀적 모델은 이러한 제약 없이 전체 그리드 정보를 활용하여 문제를 해결한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 21.수집 2026. 05. 21.출처 타입 YOUTUBE
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