DeepSeek новий документ: Як структура гіперзв’язку з обмеженнями многообразу вирішує проблему навчання глибоких мереж

2026-01-01 09:38:12

【链文】DeepSeek останнім часом опублікувала новий науковий документ, який привернув увагу технічної спільноти. Вони запропонували нову архітектуру під назвою потокове обмеження гіперзв’язку (mHC), основна мета якої досить проста — вирішити дві проблеми існуючих технологій гіперзв’язку (HC): нестабільність тренування та обмежену масштабованість.

Корінь цієї проблеми полягає в тому, що технологія HC порушує властивість ідентичного відображення. Рішення DeepSeek полягає у тому, щоб відобразити простір залишкових зв’язків HC на певну багатообразність, що дозволяє відновити властивість ідентичного відображення. Звучить трохи абстрактно, але по суті — за допомогою більш розумних математичних відображень зробити тренування глибоких мереж більш стабільним і масштабованим.

У статті також враховано оптимізацію інфраструктури для забезпечення реальної ефективності. Результати експериментів показують значне покращення продуктивності та високий рівень масштабованості. Це означає, що при використанні більш глибоких структур мереж процес тренування стає більш керованим.

DeepSeek вважає, що mHC є гнучким і практичним розширенням технології HC. Ця робота не лише допомагає галузі глибше зрозуміти топологічний дизайн архітектур, але й окреслює перспективний напрямок розвитку великих моделей. Цей документ був створений у співпраці з 解振达,韦毅轩, 曹焕琪 та 梁文锋.

З довгострокової перспективи, прориви у цій базовій архітектурі матимуть глибокий вплив на стабільність і масштабованість великих моделей.

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.

23 лайків

Нагородити
23
7
Репост
Поділіться

Прокоментувати

0/400

CantAffordPancake

· 01-03 16:48

Знову DeepSeek, цього разу справді вийшло на повну Знову ці математичні чорні магії? По суті, це просто щоб мережа не зламалася під час тренування Я чесно не розумію цю обмеженням маніфольдів, але якщо експериментальні дані гарні, то й добре Чи нарешті глибокі мережі зможуть стабільно тренуватися? Тоді ще кілька людей згорять Але якщо говорити про масштабованість, якщо її справді можна вирішити, то впровадження в майбутньому буде набагато швидшим Якщо ця стаття справді надійна, то це означає, що у базовому рівні AI ще стільки ям для заповнення Зачекайте, а наскільки ефективно ця штука працює на практиці? Не знову ж таки, тільки на папері виглядає гарно