Bước đột phá của DeepSeek trong Manifold: Siêu kết nối được nâng cấp độ ổn định

DeepSeek đã mở rộng giới hạn của thiết kế kiến trúc mạng nơ-ron với một bài báo mới giới thiệu Manifold-Constrained Hyperconnections (mHC), theo PANews. Đổi mới cốt lõi giải quyết một thách thức tồn tại đã làm phiền các mạng hyperconnection (HC) trong nhiều năm: quá trình huấn luyện trở nên không ổn định và việc mở rộng gặp khó khăn khi các đặc tính ánh xạ nhận dạng bị gián đoạn.

Vấn đề đằng sau Đổi mới

Các mạng hyperconnection cho thấy tiềm năng, nhưng chúng đã gặp phải giới hạn. Khi các mạng này trở nên phức tạp hơn, các kết nối dư còn lại giữ chúng lại bắt đầu hoạt động không dự đoán được. Vấn đề dây chuyền này khiến việc huấn luyện quy mô lớn ngày càng trở nên khó khăn, hạn chế khả năng triển khai thực tế của HC trong các ứng dụng thực tế.

Cách Manifold Constraints khắc phục vấn đề

Giải pháp mHC được thiết kế một cách tinh tế: nó lấy không gian kết nối dư vốn có trong HC và hạn chế nó vào một manifold cụ thể. Bằng cách này, DeepSeek khôi phục các đặc tính ánh xạ nhận dạng giúp giữ cho mạng ổn định. Nhưng đó chưa phải là tất cả—đội ngũ còn tích hợp tối ưu hạ tầng nghiêm ngặt để đảm bảo hiệu quả tính toán, đảm bảo kiến trúc mở rộng mà không làm giảm hiệu suất.

Ảnh hưởng thực tế

Kết quả nói lên tất cả. Các thử nghiệm cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất và khả năng mở rộng rõ rệt. DeepSeek tin rằng mHC không chỉ là một bản vá; nó là một phần mở rộng linh hoạt và thực tế của HC mở ra những khả năng mới. Đội ngũ xem đây như một bước đệm hướng tới thiết kế kiến trúc hình học tốt hơn và một lộ trình rõ ràng hơn cho thế hệ tiếp theo của các mô hình nền tảng.

Nhóm nghiên cứu

Bài báo đến từ một nỗ lực hợp tác do các nhà nghiên cứu Zhenda Xie, Yixuan Wei và Huanqi Cao dẫn đầu, cùng với Wenfeng Liang đóng góp vào công trình. Sự kết hợp chuyên môn của họ phản ánh cam kết của DeepSeek trong việc thúc đẩy hạ tầng AI ở cấp độ nền tảng.