Від HC до mHC: Як DeepSeek покращує тренування великих моделей за допомогою обмежень на багатообрази

DeepSeek у 2025 році вразила світ надвисокоефективною великою моделлю, а тепер, у 2026 році, ця компанія продовжує демонструвати стійкість технологічних інновацій. 1 січня DeepSeek опублікувала нову статтю, у якій запропоновано архітектуру потокового обмеження надзвичайно з’єднаних мереж (mHC), що систематично покращує стабільність існуючих технологій надзвичайно з’єднаних мереж (HC) у тренуванні великих моделей. Це не лише відображає прагнення DeepSeek до деталей технології, а й свідчить про те, що дизайн архітектури великих моделей входить у більш тонкий етап оптимізації.

Приховані проблеми тренування великих моделей

Технологія надзвичайно з’єднаних мереж (HC) сама по собі є гарною ідеєю, але у практичному застосуванні виникають ключові проблеми. Архітектура HC збільшує продуктивність моделі за рахунок додавання з’єднань, але при цьому порушує властивість ідентичного відображення — важливу характеристику тренування нейронних мереж, яка допомагає краще передавати градієнти і підтримувати стабільність тренування.

Це призводить до двох безпосередніх наслідків:

• нестабільність тренування: обмежений потік градієнтів, важко досягти збігу моделі
• обмежена масштабованість: чим більша модель, тим очевидніші проблеми, важко підтримувати тренування надзвичайно великих моделей

Для компаній, що прагнуть створювати ще більші та потужніші моделі, це — невирішуване обмеження.

Ідея рішення архітектури mHC

Рішення DeepSeek дуже просте: оскільки HC порушує властивість ідентичного відображення, потрібно її відновити.

Ключові інновації mHC полягають у двох рівнях:

Теоретичний рівень

Перенесення простору залишкових з’єднань HC у певну потокову маніфольд, де відновлюється властивість ідентичного відображення. Це звучить складно, але по суті — за допомогою математичних обмежень мережа зберігає стабільність тренування, одночасно збільшуючи з’єднання.

Інженерний рівень

Поєднання з жорсткою оптимізацією інфраструктури для забезпечення ефективності. Це не просто теоретичне покращення, а реальні заходи для забезпечення високоефективної роботи архітектури у практичному тренуванні.

За оцінками авторів статті, ця зміна забезпечила “значне покращення продуктивності та чудову масштабованість” — тобто моделі з mHC не лише тренуються стабільніше, а й краще масштабуються на більші обсяги.

Чому це важливо

Зовні це технічна стаття. Але за нею стоять кілька важливих аспектів:

Постійне вдосконалення технологій. Минулого року DeepSeek здивувала індустрію високим співвідношенням ціна-якість, а нова стаття свідчить, що компанія не зупиняється на комерційному успіху, а продовжує вкладати у фундаментальні технології. Така концентрація — важко переоцінити.

Поглиблення архітектурного дизайну. Конкуренція у великих моделях вже перейшла від “хто має більше параметрів” до “хто має кращу архітектуру”. mHC уособлює цей більш тонкий напрямок — вирішувати проблеми тренування за допомогою більш розумних рішень, а не просто додавання ресурсів.

Напрямки розвитку базових моделей. У статті DeepSeek чітко зазначає, що mHC “сприятиме глибшому розумінню топологічного дизайну архітектур і відкриє перспективні шляхи для еволюції базових моделей”. Це означає, що вони вважають цей покращення зразком для майбутнього розвитку великих моделей.

Висновок

Випуск архітектури mHC демонструє постійні інвестиції DeepSeek у технологічні інновації. Відновлюючи властивість ідентичного відображення і поєднуючи з інженерною оптимізацією, ця нова архітектура вирішує практичні проблеми HC у тренуванні великих моделей. Хоча такі базові покращення не привертають уваги так, як нові моделі, вони важливі для просування технологій великих моделей вперед. У контексті зростаючої конкуренції у сфері штучного інтелекту такі технологічні напрацювання стають ключовою конкурентною перевагою компаній.