HCからmHCへ：DeepSeekは流形制約を用いて大規模モデルのトレーニングをどのように改善するか

DeepSeekは2025年に超高コストパフォーマンスの大規模モデルで世界を驚かせ、その後2026年に入り、同社は技術革新の粘り強さを引き続き示しています。1月1日、DeepSeekは新しい論文を発表し、流形制約超連結（mHC）アーキテクチャを提案しました。これは、既存の超連結ネットワーク（HC）技術における大規模モデル訓練の安定性の問題に対して体系的な改善策を示したものです。これはDeepSeekの技術的詳細へのこだわりを反映するとともに、大規模モデルのアーキテクチャ設計がより精密な最適化段階に入っていることを示唆しています。

大規模モデル訓練の隠れた課題

超連結ネットワーク（HC）技術自体は非常に良いアイデアですが、実際の応用において重要な問題に直面しています。HCアーキテクチャはネットワークの接続を増やすことでモデル性能を向上させますが、その過程で恒等写像特性を破壊してしまいます。これはニューラルネットワーク訓練において重要な性質であり、勾配の流れを良くし、訓練の安定性を保つのに役立ちます。

これにより、次の二つの直接的な結果が生じます：

• 訓練の不安定さ：勾配の流れが阻害され、モデルの収束が困難になる
• 拡張性の制限：モデルが大きくなるほど問題が顕著になり、超大規模モデルの訓練を支えるのが難しくなる

より大きく、より強力なモデルを追求する企業にとって、これは避けられないボトルネックです。

mHCアーキテクチャの解決策

DeepSeekのアプローチは非常にシンプルです：HCが恒等写像特性を破壊しているのなら、それを復元すれば良いのです。

mHCの核心的な革新は、二つの側面にあります：

理論面

HCの残差接続空間を特定の流形に写像し、その幾何学的空間内で恒等写像特性を回復させること。これは複雑に聞こえますが、本質的には数学的制約を通じて、ネットワークが接続を増やす一方で訓練の安定性を維持できるようにするものです。

工学面

厳格なインフラ最適化を組み合わせて効率性を確保します。単なる理論的改良ではなく、実際の訓練においてこのアーキテクチャが高効率で動作することを保証します。

論文チームの評価によると、この改良は「顕著な性能向上と優れた拡張性」を実現しており、つまりmHCを用いたモデルは訓練の安定性だけでなく、より大規模な展開も可能になるということです。

なぜこの件が注目に値するのか

表面的には、これは技術論文に過ぎません。しかし、その背後にはいくつかの考えるべきポイントがあります：

継続的な技術磨き。DeepSeekは昨年、コストパフォーマンスの優位性で業界を驚かせましたが、今年の新論文は、この会社が単なる商業的成功にとどまらず、基礎技術への投資を続けていることを示しています。この集中力は非常に稀です。

アーキテクチャ設計の深化。大規模モデルの競争は、「パラメータ数が多いか」から「より優れたアーキテクチャを持つか」へと移行しています。mHCは、そのようなより洗練された競争の方向性を示すものであり、資源を単に積み重ねるのではなく、より賢い設計で訓練の難しさを解決しようとしています。

基盤モデルの進化方向。DeepSeekは論文内で、「mHCはトポロジー設計の理解を深め、基盤モデルの進化に有望な方向性を示す」と明言しています。これは、彼らがこの改良を将来の大規模モデル開発の参考例と見なしていることを意味します。

まとめ

mHCアーキテクチャの発表は、DeepSeekが技術革新に継続的に投資していることを示しています。恒等写像特性を復元し、工学的最適化と組み合わせることで、この新しいアーキテクチャは、HC技術が大規模モデル訓練において直面していた実際の課題を解決しています。こうした基盤的なアーキテクチャの改良は、新モデルのリリースほど注目を集めるわけではありませんが、大規模モデル技術の前進にとっては同様に重要です。世界的なAI競争が激化する中で、このような技術蓄積は企業のコア競争力となりつつあります。