Kiến trúc mới dựa trên đa dạng của DeepSeek giải quyết các thách thức trong huấn luyện mạng sâu

DeepSeek đã giới thiệu một giải pháp sáng tạo cho một vấn đề lâu dài trong thiết kế mạng neural tiên tiến. Nhóm nghiên cứu đã giới thiệu Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), một kiến trúc tinh chỉnh nhằm khắc phục các vấn đề về ổn định và khả năng mở rộng nghiêm trọng gây ra bởi các mạng hyperconnection truyền thống (HC).

Vấn đề cốt lõi và giải pháp

Các mạng hyperconnection truyền thống gặp phải một nhược điểm cơ bản: các đặc tính ánh xạ danh tính của chúng sẽ bị phá vỡ trong quá trình huấn luyện, dẫn đến mất ổn định và khả năng mở rộng kém. Đột phá của DeepSeek liên quan đến việc ánh xạ không gian kết nối dư thừa vào một cấu trúc đa diện bị giới hạn. Phương pháp toán học này giữ gìn các đặc tính ánh xạ danh tính thiết yếu trong khi duy trì hiệu quả tính toán thông qua hạ tầng tối ưu.

Tại sao điều này quan trọng

Những tác động là rất lớn. Bằng cách giới hạn các kết nối vào một hình học đa diện cụ thể, kiến trúc đạt được nhiều cải tiến đồng thời: tăng cường độ ổn định trong huấn luyện, khả năng mở rộng tốt hơn cho các mô hình lớn hơn, và hiệu suất mạnh mẽ hơn dưới tải tính toán đòi hỏi cao. Đây không phải là những bước tiến nhỏ—chúng đại diện cho một bước nhảy đáng kể trong cách xây dựng và huấn luyện các mô hình nền tảng.

Ảnh hưởng rộng lớn đến phát triển AI

DeepSeek xem mHC không phải là sự thay thế cho các mạng hyperconnection, mà là một sự tiến hóa tinh vi và thực tế. Bài báo gợi ý rằng công trình này làm sáng tỏ các nguyên lý sâu hơn của thiết kế kiến trúc hình học—kiến thức có thể định hình lại cách các nhà nghiên cứu tiếp cận phát triển các mô hình nền tảng trong những năm tới.

Nghiên cứu do Zhenda Xie, Yixuan Wei và Huanqi Cao dẫn dắt, với sự đóng góp của Wenfeng Liang. Đóng góp của họ hướng tới một tương lai nơi thiết kế kiến trúc mạng trở nên ngày càng dựa trên các nguyên lý hình học và hình học topology.