Нова архітектура DeepSeek на основі багатошарових структур вирішує проблеми тренування глибоких мереж

DeepSeek представила інноваційне рішення давньої проблеми у складному проектуванні нейронних мереж. Команда дослідників впровадила Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), удосконалену архітектуру, розроблену для вирішення критичних проблем стабільності та масштабованості, які турбують традиційні мережі гіперз’єднань (HC).

Основна проблема та рішення

Традиційні мережі гіперз’єднань мали фундаментальну недолік: їх властивості ідентичності руйнувалися під час навчання, що призводило до нестабільності та поганої масштабованості. Прорив DeepSeek полягає у відображенні простору залишкових з’єднань на обмежену структуру маніфольду. Цей математичний підхід зберігає основні характеристики ідентичності, одночасно підтримуючи обчислювальну ефективність за рахунок оптимізованої інфраструктури.

Чому це важливо

Наслідки є значущими. Обмежуючи з’єднання конкретною геометрією маніфольду, архітектура досягає кількох одночасних покращень: підвищеної стабільності навчання, кращої масштабованості для більших моделей і більшої стійкості при високих обчислювальних навантаженнях. Це не просто поступові покращення — це суттєвий прорив у способі побудови та навчання базових моделей.

Ширший вплив на розвиток ШІ

DeepSeek розглядає mHC не як заміну гіперз’єднань, а як складний та практичний еволюційний крок. У статті зазначається, що ця робота освітлює глибші принципи топологічного проектування архітектури — знання, яке може змінити підхід дослідників до розробки базових моделей у найближчі роки.

Дослідження очолили Женда Сіє, Іксюань Вей та Хуанці Цао, а Веньфен Лянг зробив внесок у роботу. Їхній внесок вказує на майбутнє, де дизайн мережевої архітектури стає все більш обґрунтованим геометричними та топологічними принципами.