DeepSeek оголошує нову архітектуру mHC, яка революціонізує стабільність тренування за допомогою унікального методу відображення

1 січня DeepSeek опублікувала найновішу технічну статтю, в якій запропоновано інноваційний підхід до тренування великих мовних моделей. У цій статті зосереджено увагу на новій архітектурі «Manifold Constrained Hyperconnectivity (mHC)», яка базується на використанні базової математичної концепції — відображення. У галузі ця технологія привертає увагу як потенційний новий напрямок у розробці моделей.

Завдання та інноваційні рішення технології гіперзв’язаних мереж

Традиційна технологія гіперзв’язаних мереж (HC) має високу гнучкість, але при цьому стикалася з серйозними проблемами під час тренування. Зокрема, порушення властивості ідентичного відображення спричиняло нестабільність тренування та обмеження масштабованості. Ці проблеми ставали значною перешкодою при розробці великих моделей.

Архітектура mHC, запропонована DeepSeek, пропонує інноваційне рішення цих проблем. Команда дослідників змогла відновити властивість ідентичного відображення, відобразивши залишковий простір HC у певну різноманітність. Цей оригінальний метод відображення значно підвищив стабільність моделей.

Технічні інновації та покращення масштабованості через відображення різноманітностей

Головна особливість архітектури mHC полягає у поєднанні з точним оптимізаційним інфраструктурним підходом для досягнення високої ефективності та продуктивності. На відміну від простих залишкових підключень, цей підхід використовує властивості складних різноманітностей для обробки відображень, що дозволяє створювати більш витончені процеси тренування.

Завдяки цій інновації очікується значне підвищення стабільності тренування та масштабованості моделей. За повідомленнями PANews, команда DeepSeek вважає, що архітектура mHC стане практичним та ефективним інструментом для розширення великих моделей.

Нове розуміння архітектури топології та перспективи розвитку

Ця стаття написана спільно трьома дослідниками: Zhenda Xie, Yixuan Wei, Huanqi Cao, а також Веньфен Лянг, засновник DeepSeek, є співавтором. Команда відзначає, що розробка архітектури mHC поглибила розуміння проектування топологічних архітектур.

Цей підхід із складним відображенням та концепцією різноманітностей демонструє перспективний напрямок у розвитку базових моделей. У галузі вважають, що ця технологія відіграватиме важливу роль у створенні наступного покоління AI-моделей, і очікується подальше застосування та розвиток.