DeepSeek объявляет о новой архитектуре mHC, революционизируя стабильность обучения с помощью инновационного метода отображения

1 января DeepSeek опубликовала новейшую научную работу, в которой предложила инновационный подход к обучению масштабных языковых моделей. Эта статья сосредоточена вокруг новой архитектуры «Manifold Constrained Hyperconnectivity (mHC)», основанной на использовании базовой математической концепции отображения. В индустрии эта технология привлекает внимание как потенциальное направление для развития моделей.

Проблемы и инновационные решения технологии гиперсвязанных сетей

Традиционная технология гиперсвязанных сетей (HC) обладает высокой гибкостью, но при этом сталкивается с серьезными проблемами во время обучения. В частности, нарушение свойства тождественного отображения приводит к двум основным проблемам: нестабильности обучения и ограничениям масштабируемости. Эти проблемы создавали значительные препятствия при разработке крупных моделей.

Архитектура mHC, представленная DeepSeek, предлагает инновационное решение этих задач. Исследовательская команда смогла восстановить свойство тождественного отображения, отображая пространство остаточных связей HC на определённое многообразие. Этот оригинальный метод отображения значительно повысил стабильность модели.

Технологические инновации и повышение масштабируемости с помощью отображения многообразий

Главная особенность архитектуры mHC — сочетание строгой инфраструктурной оптимизации с высокой эффективностью и производительностью. В отличие от простых остаточных связей, этот подход использует свойства сложных многообразий для обработки отображений, что позволяет реализовать более изощрённый процесс обучения.

Благодаря этой технологической инновации ожидается значительный рост стабильности обучения и улучшение масштабируемости моделей. Согласно информации из PANews, команда DeepSeek считает, что архитектура mHC станет практическим и эффективным инструментом для расширения масштабов разработки крупных моделей.

Новое понимание архитектуры топологии и перспективы развития

Эта статья написана совместно тремя исследователями: Zhenda Xie, Yixuan Wei и Huanqi Cao, а также соучредителем DeepSeek Wenfeng Liang. Исследовательская команда отмечает, что разработка архитектуры mHC значительно углубила понимание проектирования топологических архитектур.

Этот подход, включающий сложные отображения и концепцию многообразий, указывает на перспективное направление развития базовых моделей. В индустрии ожидают, что эта технология сыграет важную роль в создании следующего поколения AI-моделей, и перспективы её практического применения вызывают большой интерес.