L'architecture mHC de DeepSeek relève le défi central de la conception des réseaux hyperconnectés

Dans une démarche significative visant à améliorer l’architecture des modèles d’apprentissage profond, DeepSeek a dévoilé une recherche sur les Hyperconnexions à Contraintes de Variété (mHC), une solution conçue pour surmonter les limitations critiques des réseaux d’hyperconnexion existants (HC). La recherche met en évidence la difficulté des systèmes HC traditionnels face à l’instabilité de l’entraînement et à la scalabilité limitée, des problèmes enracinés dans la dégradation des propriétés de la cartographie d’identité lors des opérations du réseau.

L’innovation technique derrière le mHC

Le cadre mHC fonctionne en projetant l’espace de connexion résiduelle dans les réseaux d’hyperconnexion sur une structure de variété spécifique. Cette approche géométrique parvient à restaurer les caractéristiques de la cartographie d’identité qui avaient été perturbées dans les conceptions HC conventionnelles. Parallèlement à cette stratégie de cartographie de variété, DeepSeek a intégré des optimisations rigoureuses de l’infrastructure visant à maintenir l’efficacité computationnelle tout au long du processus d’entraînement.

Le résultat est un double avantage : l’architecture affiche des métriques de performance nettement améliorées tout en atteignant des capacités de scalabilité supérieures — deux métriques qui présentent généralement des compromis dans la conception des réseaux neuronaux.

Implications plus larges pour les modèles fondamentaux

DeepSeek positionne le mHC comme un cadre extensible pouvant être adapté et intégré de manière flexible dans les paradigmes d’hyperconnexion existants. L’équipe prévoit que cette architecture approfondira la compréhension du domaine des principes de conception topologique dans les réseaux neuronaux, pouvant potentiellement transformer l’évolution des modèles fondamentaux dans les années à venir.

L’équipe de recherche comprend Zhenda Xie, Yixuan Wei et Huanqi Cao en tant qu’auteurs principaux, avec Wenfeng Liang contribuant à l’effort collaboratif. Ce travail représente une étape supplémentaire dans la contribution continue de DeepSeek à l’avancement de la conception d’architectures neuronales et des stratégies d’optimisation des modèles.