Прорив DeepSeek у Manifold: Гіперз'єднання отримують оновлення стабільності

DeepSeek розширила межі дизайну архітектури нейронних мереж із новою статтею, яка представляє Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), згідно з PANews. Основна інновація вирішує постійну проблему, яка турбувала мережі гіперз’єднань (HC) протягом років: навчання стає нестабільним, а масштабування — ускладненим, коли властивості ідентичності порушуються.

Проблема за інновацією

Мережі гіперз’єднань показували обіцянки, але стикнулися з перешкодою. Зі зростанням складності цих мереж залишкові з’єднання, що тримають їх разом, почали вести себе непередбачувано. Ця каскадна проблема ускладнила масштабне навчання, обмежуючи практичне застосування HC у реальних умовах.

Як Manifold Constraints вирішує цю проблему

Рішення mHC елегантно спроектоване: воно бере простір залишкових з’єднань, властивий HC, і обмежує його до конкретного маніфольду. Таким чином, DeepSeek відновлює характеристики ідентичності, які забезпечують стабільність мереж. Але це ще не все — команда додала строгі оптимізації інфраструктури для гарантії обчислювальної ефективності, забезпечуючи масштабованість архітектури без втрати продуктивності.

Вплив на реальний світ

Результати говорять самі за себе. Експерименти показують значне покращення продуктивності та драматичне підвищення масштабованості. DeepSeek вважає, що mHC — це не просто тимчасове рішення; це гнучке та практичне розширення HC, яке відкриває нові можливості. Команда бачить у цьому крок до кращого топологічного дизайну архітектур і чіткішої дорожньої карти для наступного покоління базових моделей.

Команда дослідження

Стаття створена у співпраці під керівництвом дослідників Жендя Сіє, Іксюань Вей і Хуанці Цао, з внеском Веньфена Лянга. Їхній спільний досвід відображає прагнення DeepSeek просувати інфраструктуру штучного інтелекту на фундаментальному рівні.