De HC à mHC : Comment DeepSeek améliore l'entraînement de grands modèles avec une contrainte de variété

DeepSeek en 2025, avec un modèle de grande taille à rapport qualité-prix exceptionnel, a bouleversé le monde. Aujourd’hui, en 2026, cette entreprise continue de faire preuve de résilience en matière d’innovation technologique. Le 1er janvier, DeepSeek a publié un nouveau papier, proposant l’architecture de contrainte de manifold hyperconnecté (mHC), une amélioration systématique visant à résoudre les problèmes de stabilité des réseaux hyperconnectés (HC) dans la formation de grands modèles. Cela reflète non seulement la quête obsessionnelle de DeepSeek pour les détails techniques, mais aussi le fait que la conception des architectures de grands modèles entre dans une phase d’optimisation plus fine.

Les points faibles cachés de la formation de grands modèles

La technologie des réseaux hyperconnectés (HC) est une excellente idée en soi, mais elle rencontre des problèmes clés en pratique. L’architecture HC augmente la performance du modèle en ajoutant des connexions, mais ce processus détruit la propriété de la cartographie identité — une propriété essentielle dans l’entraînement des réseaux neuronaux, qui facilite la circulation du gradient et maintient la stabilité de la formation.

Cela entraîne deux conséquences directes :

• Instabilité lors de l’entraînement : la circulation du gradient est entravée, rendant la convergence difficile
• Limitations en termes d’évolutivité : plus le modèle est grand, plus le problème est évident, rendant difficile la formation de modèles à très grande échelle

Pour les entreprises qui recherchent des modèles plus grands et plus puissants, c’est un goulot d’étranglement incontournable.

La solution proposée par l’architecture mHC

La solution de DeepSeek est simple : puisque HC détruit la propriété de la cartographie identité, il faut la restaurer.

L’innovation centrale de mHC repose sur deux niveaux :

Sur le plan théorique

Cartographier l’espace de connexion résiduelle de HC vers un manifold spécifique, et y restaurer la propriété de la cartographie identité. Cela peut sembler complexe, mais fondamentalement, il s’agit d’imposer des contraintes mathématiques pour que le réseau conserve la stabilité lors de l’augmentation des connexions.

Sur le plan pratique

Combiner une optimisation rigoureuse de l’infrastructure pour garantir l’efficacité. Il ne s’agit pas simplement d’une amélioration théorique, mais d’assurer que cette architecture fonctionne efficacement lors de l’entraînement réel.

Selon l’évaluation de l’équipe de recherche, cette amélioration permet une “amélioration significative des performances et une meilleure évolutivité” — ce qui signifie que les modèles mHC sont non seulement plus stables à l’entraînement, mais aussi plus facilement extensibles à des échelles plus grandes.

Pourquoi cette avancée mérite d’être suivie

De prime abord, il s’agit d’un article technique. Mais derrière, plusieurs points méritent réflexion :

Une amélioration technique continue. L’année dernière, DeepSeek a impressionné l’industrie avec son rapport qualité-prix. Le nouveau papier montre que l’entreprise ne se contente pas de succès commerciaux, mais continue d’investir dans la recherche fondamentale. Cette concentration est rare.

Un approfondissement de la conception architecturale. La compétition entre grands modèles ne se limite plus à “qui a le plus de paramètres”, mais évolue vers “qui a la meilleure architecture”. mHC incarne cette direction de compétition plus fine — résoudre les problèmes d’entraînement par une conception plus intelligente, plutôt que par une simple accumulation de ressources.

L’évolution des modèles de base. DeepSeek indique explicitement dans le papier que le mHC “contribuera à une compréhension plus approfondie de la conception topologique des architectures, et ouvrira des perspectives prometteuses pour l’évolution des modèles de base”. Cela montre qu’ils considèrent cette amélioration comme un exemple de référence pour le futur développement des grands modèles.

En résumé

Le lancement de l’architecture mHC démontre l’engagement continu de DeepSeek dans l’innovation technologique. En restaurant la propriété de la cartographie identité et en combinant une optimisation pratique, cette nouvelle architecture résout les problèmes concrets rencontrés par la technologie HC dans la formation de grands modèles. Bien que ces améliorations fondamentales soient moins spectaculaires que la sortie de nouveaux modèles, elles sont tout aussi cruciales pour faire progresser la technologie des grands modèles. Dans un contexte de compétition mondiale en IA de plus en plus féroce, ce type d’accumulation technologique devient une véritable force concurrentielle pour les entreprises.