من HC إلى mHC: كيف يحسن DeepSeek تدريب النماذج الكبيرة باستخدام قيد المنحنى

DeepSeek في عام 2025 بفضل نموذج كبير ذو قيمة عالية مذهل العالم، والآن مع دخول عام 2026، تواصل هذه الشركة إظهار مرونة الابتكار التكنولوجي. في 1 يناير، أصدرت DeepSeek ورقة بحثية جديدة قدمت فيها بنية قيود المنحنى الفائق (mHC)، والتي تهدف إلى تحسين منهجية الشبكات الفائقة (HC) الحالية من حيث استقرار تدريب النماذج الكبيرة. هذا لا يعكس فقط التزام DeepSeek بالتفاصيل التقنية، بل يشير أيضًا إلى أن تصميم بنية النماذج الكبيرة يدخل مرحلة تحسين أكثر دقة.

المشاكل الخفية في تدريب النماذج الكبيرة

تقنية الشبكات الفائقة (HC) هي فكرة جيدة جدًا، لكنها واجهت مشاكل رئيسية عند التطبيق العملي. تقوم بنية HC بزيادة الاتصالات داخل الشبكة لتحسين أداء النموذج، لكن هذا يضر بخصية التحويل المطابق - وهي خاصية مهمة في تدريب الشبكات العصبية، تساعد على تدفق التدرجات بشكل أفضل والحفاظ على استقرار التدريب.

وهذا يؤدي إلى نتيجتين مباشرتين:

• عدم استقرار التدريب: تعيق تدفقات التدرج، ويصعب تقارب النموذج
• محدودية القابلية للتوسع: كلما كبر النموذج، زادت المشكلة، ويصبح من الصعب دعم تدريب نماذج ضخمة جدًا

بالنسبة للشركات التي تسعى إلى نماذج أكبر وأقوى، هذا يمثل عنق زجاجة لا يمكن تجاوزها.

فكرة الحل في بنية mHC

الخطة التي اقترحتها DeepSeek مباشرة: بما أن HC يضر بخصية التحويل المطابق، فليُعِدها إلى وضعها الطبيعي.

الابتكار الأساسي في mHC يكمن في مستويين:

من الناحية النظرية

نقوم بتحويل مساحة الاتصالات المتبقية في HC إلى منحنى معين، وفي هذا الفضاء الهندسي الخاص، نستعيد خصية التحويل المطابق. قد يبدو الأمر معقدًا، لكنه في جوهره يعتمد على القيود الرياضية، لجعل الشبكة تحافظ على استقرار التدريب مع زيادة الاتصالات.

من الناحية الهندسية

نُدمج مع تحسينات صارمة للبنية التحتية لضمان الكفاءة. ليس مجرد تحسين نظري، بل لضمان أن يكون هذا الهيكل فعالًا أثناء التدريب العملي.

وفقًا لتقييم فريق الورقة البحثية، حقق هذا التحسين “تحسينات ملحوظة في الأداء وقابلية التوسع الممتازة” — مما يعني أن نماذج mHC ليست فقط أكثر استقرارًا أثناء التدريب، بل يمكنها أيضًا التوسع بشكل أكبر.

لماذا تستحق هذه المسألة الاهتمام

من الظاهر أن هذه ورقة تقنية، لكن هناك عدة نقاط تستحق التفكير:

التحسين المستمر للتقنية. في العام الماضي، أذهلت DeepSeek الصناعة بفضل قيمة عالية، والورقة الجديدة تظهر أن الشركة لم تكتفِ بالنجاح التجاري، بل تواصل الاستثمار في الأساسيات التقنية. هذا التركيز نادر.

تعمق تصميم البنية. المنافسة على النماذج الكبيرة انتقلت من “من يملك المزيد من المعلمات” إلى “من يملك بنية أكثر كفاءة”. mHC يمثل هذا الاتجاه الأكثر دقة — حل مشاكل التدريب باستخدام تصميم أذكى، وليس مجرد تراكم الموارد.

تطور النماذج الأساسية. أوضحت DeepSeek في الورقة أن mHC “سيساعد على فهم أعمق لتصميم الهيكل الطوبولوجي، ويوجه تطور النماذج الأساسية بشكل واعد”. هذا يدل على أنهم يرون أن هذا التحسين هو نموذج للمستقبل في تطوير النماذج الكبيرة.

الخلاصة

إطلاق بنية mHC يعكس استمرار DeepSeek في الاستثمار في الابتكار التكنولوجي. من خلال استعادة خصية التحويل المطابق ودمج تحسينات هندسية، حل هذا الهيكل الجديد المشاكل العملية التي تواجه تقنية HC في تدريب النماذج الكبيرة. على الرغم من أن مثل هذه التحسينات الأساسية قد لا تكون جذابة مثل إصدار نماذج جديدة، إلا أنها مهمة جدًا لدفع تكنولوجيا النماذج الكبيرة إلى الأمام. في ظل تزايد حدة المنافسة في الذكاء الاصطناعي عالميًا، فإن تراكم هذه التقنيات يصبح قوة تنافسية رئيسية للشركات.