DeepSeekのmHC：深層学習の揺るぎないバックボーンを改善

この記事は、深層学習モデルにおける残差接続の限界に対処するDeepSeekの革新を強調しています。Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC)を導入することにより、柔軟な情報ルーティングに関連する不安定性の問題を解決し、安定性とパフォーマンスの大幅な改善につながりました。彼らの解決策の核心は、学習可能な行列を二重確率的に制約することにあり、信号が制御不能に増幅されないようにしています。これは、モデルアーキテクチャにおける注目すべき進歩を表しています。

• •DeepSeekのmHCは、標準的な残差接続の限界に対処します。
• •mHCは、パフォーマンスを向上させるために柔軟な情報ルーティングを導入します。
• •二重確率的制約はモデルを安定させ、勾配爆発を防ぎます。
• •mHCは、安定性とパフォーマンスの大幅な改善を示しています。