DeepSeek nouvelle publication : comment l'architecture hyperconnectée à contrainte de variété résout les difficultés d'entraînement des réseaux profonds

【链文】DeepSeek récemment publié un nouveau papier qui a attiré l'attention du cercle technologique. Ils ont proposé une nouvelle architecture appelée contrainte de manifold hyperconnecté (mHC), dont l'objectif principal est en fait très simple — résoudre deux points douloureux des réseaux hyperconnectés (HC) existants : l'instabilité de l'entraînement et la limitation de l'évolutivité.

La racine du problème réside dans le fait que la technologie HC viole la propriété de la mapping identité. La solution de DeepSeek consiste à mapper l'espace de connexion résiduelle de HC sur un manifold spécifique, ce qui permet de restaurer la propriété de la mapping identité. Cela peut sembler un peu abstrait, mais en résumé, il s'agit d'utiliser une cartographie mathématique plus intelligente pour rendre l'entraînement des réseaux profonds plus stable et plus évolutif.

Le papier intègre également une optimisation de l'infrastructure pour garantir une efficacité pratique, et les résultats expérimentaux montrent une amélioration significative des performances, avec une excellente évolutivité. Cela signifie qu'avec des structures de réseau plus profondes, le processus d'entraînement devient plus contrôlable.

DeepSeek considère que le mHC est une extension flexible et pratique de la technologie HC, ce travail non seulement aide l'industrie à mieux comprendre la conception architecturale topologique, mais indique également une direction très prometteuse pour l'évolution des grands modèles. Ce papier a été réalisé en collaboration avec 解振达, 韦毅轩, 曹焕琪 et 梁文锋.

À long terme, ce type de percée dans l'infrastructure de base aura des impacts profonds sur la stabilité et l'évolutivité des grands modèles.