DeepSeek publica un nuevo artículo firmado por Liang Wenfeng: propone la nueva arquitectura mHC para mejorar la estabilidad del entrenamiento de grandes modelos
PANews, 1 de enero: Según informó Golden Ten Data, DeepSeek publicó un nuevo artículo en el que propone una nueva arquitectura llamada Manifold-Constrained Hyperconnection (mHC), diseñada para abordar los problemas de inestabilidad en el entrenamiento y las limitaciones de escalabilidad en la tecnología de Hyperconnection (HC) causados por la pérdida de la propiedad de mapeo de identidad. Esta arquitectura logra mejoras significativas en el rendimiento y una escalabilidad superior al mapear el espacio de conexión residual de HC a una variedad específica para restaurar la propiedad de mapeo de identidad, combinando además una rigurosa optimización de infraestructura para garantizar la eficiencia. DeepSeek prevé que mHC, como una extensión flexible y práctica de HC, contribuirá a una comprensión más profunda del diseño de arquitecturas topológicas y señalará direcciones prometedoras para la evolución de los modelos base. El artículo fue co-escrito por Zhenda Xie, Yixuan Wei y Huanqi Cao como primeros autores, y Wenfeng Liang también figura en la lista de autores.
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