DeepSeek mengumumkan arsitektur baru mHC, merevolusi stabilitas pelatihan dengan metode pemetaan yang inovatif

Pada 1 Januari, DeepSeek merilis makalah teknologi terbaru yang mengusulkan pendekatan inovatif dalam pelatihan model bahasa besar. Makalah ini berfokus pada arsitektur baru bernama “Manifold Constrained Hyperconnectivity (mHC)” yang memanfaatkan konsep matematika dasar berupa peta (mapping). Di industri, teknologi ini menarik perhatian sebagai potensi arah baru dalam pengembangan model.

Tantangan dan Solusi Inovatif dari Teknologi Jaringan Hyperconnectivity

Teknologi jaringan hyperconnectivity (HC) konvensional, meskipun sangat fleksibel, menghadapi masalah serius selama pelatihan. Secara spesifik, pelanggaran sifat peta identitas menyebabkan ketidakstabilan pelatihan dan batasan skalabilitas, yang menjadi hambatan besar dalam pengembangan model skala besar.

Arsitektur mHC yang dipublikasikan oleh DeepSeek menawarkan solusi inovatif untuk tantangan ini. Tim peneliti berhasil memulihkan sifat peta identitas yang hilang dengan memetakan ruang residual connection HC ke manifold tertentu. Pendekatan peta yang orisinal ini secara signifikan meningkatkan stabilitas dasar model.

Inovasi Teknologi Melalui Pemetaan Manifold dan Peningkatan Skalabilitas

Fitur utama dari arsitektur mHC adalah kemampuannya untuk menggabungkan optimisasi infrastruktur yang ketat dengan performa tinggi. Berbeda dari pendekatan residual connection sederhana sebelumnya, proses peta yang memanfaatkan karakteristik manifold yang kompleks memungkinkan proses pelatihan yang lebih canggih dan halus.

Inovasi ini diharapkan dapat secara drastis meningkatkan stabilitas pelatihan dan memperbaiki skalabilitas model secara signifikan. Menurut laporan PANews, tim peneliti DeepSeek memprediksi bahwa arsitektur mHC akan menjadi alat ekspansi yang praktis dan efektif dalam pengembangan model skala besar.

Pemahaman Baru tentang Desain Arsitektur Topologi dan Prospek Masa Depan

Makalah ini ditulis bersama oleh tiga peneliti, Zhenda Xie, Yixuan Wei, dan Huanqi Cao, dengan pendiri DeepSeek, Wenfeng Liang, juga berkontribusi sebagai penulis. Tim peneliti menyatakan bahwa pengembangan arsitektur mHC ini telah memperdalam pemahaman mereka tentang desain arsitektur topologi.

Pendekatan yang mengintegrasikan proses peta yang kompleks dan konsep manifold ini menunjukkan arah yang menjanjikan dalam evolusi model dasar. Di industri, teknologi ini menarik perhatian sebagai potensi peran penting dalam pengembangan AI generasi berikutnya, dan aplikasi serta pengembangannya di masa depan sangat dinantikan.