DeepSeek представляє архітектуру гіперз'єднань з обмеженням на багаторазовість для подолання викликів у тренуванні мережі

DeepSeek опублікувала революційне дослідження, яке впроваджує нову архітектуру мережі під назвою Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), що є значним проривом у вирішенні фундаментальних проблем існуючих систем гіперз’єднань (HC).

Проблема: нестабільність навчання та обмеження масштабованості

Традиційні мережі гіперз’єднань стикаються з критичним вузлом — порушенням властивостей ідентичності під час навчання, що призводить до широкомасштабної нестабільності та серйозно обмежує здатність системи масштабуватися. Ці збої накопичуються з ростом моделей, створюючи деградацію продуктивності, яка обмежує практичне застосування у розробці базових моделей.

Рішення: обмеження на основі маніфольду

Інноваційна архітектура mHC вирішує цю проблему за допомогою складного підходу: вона переналаштовує простір залишкових з’єднань HC на обмежену геометрію маніфольду. За допомогою накладання обмежень маніфольду на топологію гіперз’єднань архітектура успішно відновлює та підтримує характеристики ідентичності протягом усього процесу навчання. Це структурне нововведення доповнюється строгим оптимізаційним підходом інфраструктури, що забезпечує як теоретичну обґрунтованість, так і обчислювальну ефективність.

Прорив у продуктивності та здатність масштабування

Результати говорять самі за себе — mHC забезпечує суттєве покращення продуктивності порівняно зі стандартними мережами гіперз’єднань і демонструє високі показники масштабованості. Архітектура здатна підтримувати стабільність навіть при збільшенні складності та масштабу моделей, відкриваючи нові можливості для наступного покоління базових моделей.

Академічний внесок та майбутні перспективи

Дослідження, яке очолили перші автори Щеньє Сьє, Вей Іксюань і Цао Хуанці, разом із Лян Веньфенгом, позиціонує mHC як практичне та адаптивне розширення існуючих фреймворків HC. Встановлюючи чіткіші принципи для проектування топологічної архітектури через обмеження на основі маніфольду, ця робота закладає міцну основу для розуміння того, як майбутні моделі можуть досягти більшої стабільності та ефективності. DeepSeek прогнозує, що ці ідеї сприятимуть еволюції базових архітектур моделей у більш надійні та масштабовані системи.