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title: HD-Transformer
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last_updated: 2026-05-01
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  - BF16
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# HD-Transformer

> HD-Transformer - jacksong123 在 ModelScope 开源的模型。HD-Transformer：高阶认知残差Transformer

- **Repository**: jacksong123/HD-Transformer
- **Tasks**: text-generation
- **Parameters**: 494.0M
- **Downloads**: 21
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-05-01

Source: https://www.modelscope.cn/models/jacksong123/HD-Transformer

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# HD-Transformer：高阶认知残差Transformer

基于标准Transformer架构，引入**离散高阶认知残差机制**，通过显式建模输入到输出的多阶认知修正路径，并以**高阶推理过程的稳定性与自洽性**作为核心优化目标。

## 核心特性

- **认知精炼模块（CRM）**：在Transformer末层后插入轻量级认知精炼模块
- **LoRA低秩适配**：采用秩r=8的LoRA实现极轻量参数注入（仅标准FFN的1%-2%）
- **有限差分模板**：在离散token空间内约束残差形态，完全可微
- **认知锚点掩码**：确定性前处理构造，无需人工标注
- **认知路由门控**：基于分布熵自动调节各阶路径权重
- **迭代高阶机制**：通过递归调用CRM实现4-5阶认知，不新增参数

## 模型架构

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Transformer Decoder                      │
│  Layer 1 → Layer 2 → ... → Layer N (Qwen2-0.5B-Instruct)   │
└───────────────────────────┬─────────────────────────────────┘
                            │  H (末层隐状态)
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              认知精炼模块 (Cognitive Refinement Module)      │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐                     │
│  │ CR-Head │  │ CR-Head │  │ CR-Head │                     │
│  │   R(1)  │  │   R(2)  │  │   R(3)  │                     │
│  └────┬────┘  └────┬────┘  └────┬────┘                     │
│       └──────┬─────┴──────┬─────┘                          │
│              ▼            ▼                                 │
│         认知路由门控 → 加权融合 → H̃ (精炼表示)              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

## 认知层次映射

| 阶数 | 认知含义 | 模型行为目标 |
|:---|:-------------|:-----------------------------|
| 0阶 | 静态事实、知识记忆 | 基础隐状态直接编码 |
| 1阶 | 输入→输出直接映射、简单推理 | 一阶残差修正事实偏差 |
| 2阶 | 语义变化规律、上下文因果 | 二阶残差建模关系转换 |
| 3阶 | 元认知、反事实推理、自我验证 | 三阶残差实现推理过程的自我监控 |
| 4-5阶 | 抽象思维、系统性创新 | 通过迭代调用三阶机制实现递归抽象 |

## 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

## 训练

### 预训练阶段（形态学习）

```bash
python train_hd.py --training_stage pretrain --num_train_epochs 5
```

### 微调阶段（过程绑定）

```bash
python train_hd.py --training_stage finetune --num_train_epochs 3
```

### 强化对齐阶段（共识稳定）

```bash
python train_hd.py --training_stage rl_align --num_train_epochs 2
```

### 完整训练流程

```bash
python train_hd.py --training_stage full --num_train_epochs 5
```

## 推理

```bash
python inference_hd.py --hd_model ./HD-Lora --use_iterative
```

## 损失函数

总损失由三部分组成：

```
L_total = λ₁·L_output + λ₂·L_consistency + λ₃·L_reward
```

- **L_output**：标准交叉熵损失，确保最终token输出正确性
- **L_consistency**：过程一致性损失，约束高阶残差遵循有限差分模板
- **L_reward**：自举过程奖励，基于模型自身采样的统计一致性

## 技术规格

| 约束项 | 工程规格 |
|:-------------|:-----------------|
| 新增参数量占比 | ≤5%（约25M参数） |
| CRM插入位置 | 仅最后1层 |
| 高阶实现方式 | LoRA（秩r=8） |
| 最大训练阶数K | 3阶 |
| 正则化策略 | 路径Dropout（30%） |
| 一致性计算 | 有限差分+锚点掩码 |
| 奖励信号 | 自举共识度 |

## 核心应用场景

- **复杂数学证明与科学计算**：通过3阶验证残差实现中间步骤的自我校验
- **逻辑推理与反事实分析**：利用R(3)在反事实锚点处的强制激活
- **跨领域创新内容生成**：通过共识度奖励约束不同采样下的方案一致性
- **元认知任务**：生成可验证的推理过程

## 许可证

Apache License 2.0