Kiến trúc mHC của DeepSeek giải quyết thách thức cốt lõi trong thiết kế mạng siêu kết nối

Trong một bước tiến đáng kể nhằm cải thiện kiến trúc mô hình học sâu, DeepSeek đã công bố nghiên cứu về Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), một giải pháp được thiết kế để vượt qua những hạn chế quan trọng của các mạng hyperconnection hiện tại (HC). Nghiên cứu nhấn mạnh cách mà các hệ thống HC truyền thống gặp khó khăn với sự không ổn định trong quá trình huấn luyện và khả năng mở rộng hạn chế, những vấn đề bắt nguồn từ sự suy giảm của các đặc tính ánh xạ danh tính trong quá trình hoạt động của mạng lưới.

Đổi mới kỹ thuật đằng sau mHC

Khung mHC hoạt động bằng cách chiếu không gian kết nối dư thừa trong các mạng hyperconnection lên một cấu trúc đa diện cụ thể. Phương pháp hình học này thành công trong việc khôi phục các đặc tính ánh xạ danh tính đã bị gián đoạn trong các thiết kế HC truyền thống. Cùng với chiến lược ánh xạ đa diện này, DeepSeek đã tích hợp các tối ưu hạ tầng nghiêm ngặt nhằm duy trì hiệu quả tính toán trong suốt quá trình huấn luyện.

Kết quả là một lợi thế kép: kiến trúc thể hiện các chỉ số hiệu suất được cải thiện rõ rệt đồng thời đạt được khả năng mở rộng vượt trội—hai chỉ số thường đối lập trong thiết kế mạng nơ-ron.

Ảnh hưởng rộng hơn đối với các mô hình nền tảng

DeepSeek định vị mHC như một khung mở rộng có thể linh hoạt điều chỉnh và tích hợp vào các mô hình hyperconnection hiện có. Nhóm dự đoán rằng kiến trúc này sẽ làm sâu sắc thêm hiểu biết của lĩnh vực về các nguyên lý thiết kế hình học trong mạng nơ-ron, có khả năng định hình lại cách các mô hình nền tảng phát triển trong những năm tới.

Nhóm nghiên cứu bao gồm Zhenda Xie, Yixuan Wei và Huanqi Cao là các tác giả chính, với Wenfeng Liang đóng góp vào nỗ lực hợp tác. Công trình này thể hiện một bước tiến nữa trong sự đóng góp liên tục của DeepSeek vào việc nâng cao thiết kế kiến trúc nơ-ron và chiến lược tối ưu hóa mô hình.