DeepSeek nova tese: Como a arquitetura de hiperconexão com restrição de variedades resolve os desafios de treino de redes profundas

【链文】DeepSeek最近发布 da nova publicação chamou a atenção do círculo técnico. Eles propuseram uma nova arquitetura chamada restrição de manifold de hiperconexão (mHC), cujo objetivo principal é bastante direto — resolver dois pontos problemáticos das redes de hiperconexão existentes (HC): instabilidade no treino e escalabilidade limitada.

A raiz do problema está na violação da propriedade de mapeamento de identidade pelas técnicas de HC. A solução da DeepSeek é mapear o espaço de conexões residuais de HC para um determinado manifold, assim podendo recuperar a propriedade de mapeamento de identidade. Parece um pouco abstrato, mas, em resumo, trata-se de usar mapeamentos matemáticos mais inteligentes para tornar o treino de redes profundas mais estável e com maior escalabilidade.

A publicação também combina otimizações de infraestrutura para garantir eficiência prática, e os resultados experimentais mostram melhorias de desempenho evidentes, além de uma escalabilidade bastante superior. Isso significa que, ao usar estruturas de rede mais profundas, o processo de treino se torna mais controlável.

A DeepSeek acredita que o mHC é uma extensão flexível e prática da tecnologia HC, e esse trabalho não só ajuda a indústria a compreender mais profundamente o design de arquiteturas topológicas, como também aponta uma direção promissora para a evolução de grandes modelos. Essa publicação foi realizada em colaboração por 解振达, 韦毅轩, 曹焕琪 e 梁文锋, entre outros.

A longo prazo, avanços nesse tipo de infraestrutura terão impactos profundos na estabilidade e escalabilidade de grandes modelos.