Архітектура DeepSeek's mHC вирішує основну проблему у проектуванні мережі гіперз'єднання

У значущому кроці до покращення архітектури моделей глибокого навчання DeepSeek представила дослідження Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), рішення, розроблене для подолання критичних обмежень існуючих мереж гіперз’єднань (HC). Дослідження підкреслює, як традиційні системи HC стикаються з нестабільністю навчання та обмеженою масштабованістю, проблеми, що кореняться у руйнуванні властивостей ідентичності під час роботи мережі.

Технічна інновація за мHC

Рамкова структура mHC працює шляхом проекції простору залишкових з’єднань у мережах гіперз’єднань на конкретну структуру маніфольду. Цей геометричний підхід успішно відновлює характеристики ідентичності, які були порушені у традиційних дизайнах HC. Разом із цією стратегією мапінгу маніфольду, DeepSeek впровадила строгі оптимізації інфраструктури, спрямовані на підтримку обчислювальної ефективності протягом усього процесу навчання.

Результатом є подвійна перевага: архітектура демонструє значно покращені показники продуктивності та одночасно досягає вищих можливостей масштабування — двох показників, які зазвичай мають компроміси у дизайні нейронних мереж.

Більш широкі наслідки для фундаментальних моделей

DeepSeek позиціонує mHC як розширювану рамкову структуру, яку можна гнучко адаптувати та інтегрувати у існуючі парадигми гіперз’єднань. Команда очікує, що архітектура поглибить розуміння топологічних принципів дизайну у нейронних мережах, потенційно змінюючи спосіб розвитку фундаментальних моделей у найближчі роки.

До дослідницької команди входять Чженьда Сіє, Іксюань Вей та Хуанці Цао як основні автори, з Веньфенг Лянг, що сприяв спільній роботі. Ця робота є ще одним кроком у постійному внеску DeepSeek у розвиток дизайну нейронних архітектур та стратегій оптимізації моделей.