DeepSeek annonce la nouvelle architecture mHC, innovant la stabilité de l'entraînement avec une méthode de cartographie originale

Le 1er janvier, DeepSeek a publié un article de recherche présentant une approche innovante pour la formation de grands modèles de langage. Cet article se concentre sur une nouvelle architecture, « Manifold Constrained Hyperconnectivity (mHC) », qui exploite le concept mathématique fondamental de la projection. Dans l’industrie, cette technologie est considérée comme une nouvelle direction potentielle pour le développement de modèles.

Défis et solutions innovantes de la technologie des réseaux hyperconnectés

La technologie traditionnelle des réseaux hyperconnectés (HC) offrait une grande flexibilité, mais rencontrait de graves problèmes lors de la formation. Plus précisément, la violation de la propriété de la projection d’identité entraînait deux problèmes : l’instabilité de l’entraînement et des limitations de scalabilité. Ces problèmes constituaient un obstacle majeur au développement de modèles à grande échelle.

L’architecture mHC proposée par DeepSeek offre une solution innovante à ces défis. L’équipe de recherche a réussi à restaurer la propriété de la projection d’identité en cartographiant l’espace de connexion résiduelle du HC vers une certaine variété. Cette méthode de projection innovante a considérablement amélioré la stabilité fondamentale du modèle.

Innovation technologique par projection de variété et amélioration de la scalabilité

La principale caractéristique de l’architecture mHC est la combinaison d’une optimisation rigoureuse de l’infrastructure pour assurer une performance efficace. Contrairement à l’approche simple des connexions résiduelles traditionnelles, cette méthode exploite les propriétés complexes des variétés pour permettre un processus d’entraînement plus sophistiqué.

Grâce à cette innovation, la stabilité de l’entraînement devrait connaître une amélioration spectaculaire, tout comme la scalabilité du modèle. Selon un rapport de PANews, l’équipe de recherche de DeepSeek prévoit que cette architecture mHC deviendra un outil pratique et efficace pour l’extension des grands modèles.

Nouvelle compréhension de la conception d’architecture topologique et perspectives futures

Cet article a été coécrit par trois chercheurs : Zhenda Xie, Yixuan Wei et Huanqi Cao, avec la participation de Wenfeng Liang, fondateur de DeepSeek. L’équipe de recherche indique que le développement de cette architecture mHC a permis d’approfondir la compréhension de la conception d’architecture topologique.

Cette approche, intégrant des processus de projection complexes et le concept de variété, suggère une voie prometteuse pour l’évolution des modèles fondamentaux. Dans l’industrie, cette technologie est considérée comme susceptible de jouer un rôle clé dans le développement de la prochaine génération de modèles d’IA, avec des déploiements futurs attendus.