Từ HC đến mHC: DeepSeek cải thiện huấn luyện mô hình lớn như thế nào bằng cách sử dụng ràng buộc đa dạng tuyến tính

DeepSeek đã gây sốc cho thế giới với mô hình lớn cực kỳ tiết kiệm chi phí vào năm 2025 và hiện đang bước sang năm 2026, công ty tiếp tục chứng minh khả năng phục hồi của đổi mới công nghệ. Vào ngày 1 tháng 1, DeepSeek đã phát hành một bài báo mới đề xuất kiến trúc siêu kết nối ràng buộc đa dạng (mHC) và đề xuất một kế hoạch cải tiến có hệ thống cho sự ổn định của công nghệ mạng siêu kết nối (HC) hiện có trong đào tạo mô hình lớn. Điều này không chỉ phản ánh sự theo đuổi bền bỉ của DeepSeek về các chi tiết kỹ thuật mà còn cho thấy rằng thiết kế kiến trúc mô hình lớn đang bước vào giai đoạn tối ưu hóa tinh tế hơn.

Những điểm khó khăn tiềm ẩn của đào tạo mô hình lớn

Công nghệ mạng siêu kết nối (HC) là một ý tưởng hay, nhưng nó gặp phải những vấn đề chính trong ứng dụng thực tế. Kiến trúc HC cải thiện hiệu suất mô hình bằng cách tăng kết nối mạng, nhưng trong quá trình này phá vỡ tính năng ánh xạ nhận dạng, đây là một chất lượng quan trọng trong đào tạo mạng nơ-ron giúp gradient chảy tốt hơn và giữ cho quá trình đào tạo ổn định.

Điều này dẫn đến hai hậu quả ngay lập tức:

• Đào tạo không ổn định: Gradient flow bị chặn và khó hội tụ mô hình
• Khả năng mở rộng hạn chế: Mô hình càng lớn thì vấn đề càng rõ ràng, gây khó khăn cho việc hỗ trợ đào tạo mô hình siêu quy mô

Đối với các doanh nghiệp theo đuổi mô hình lớn và mạnh hơn, đây là điểm nghẽn không thể bỏ qua.

Ý tưởng giải pháp cho kiến trúc mHC

Giải pháp của DeepSeek rất đơn giản: vì HC đã phá vỡ tính năng ánh xạ danh tính, nó sẽ được hoàn nguyên.

Sự đổi mới cốt lõi của mHC nằm ở hai cấp độ:

Cấp độ lý thuyết

Ánh xạ không gian kết nối dư của HC với một đa tạp cụ thể, khôi phục các thuộc tính ánh xạ nhận dạng trong không gian hình học cụ thể này. Điều này nghe có vẻ phức tạp, nhưng về cơ bản thông qua các ràng buộc toán học, mạng duy trì sự ổn định của đào tạo trong khi tăng kết nối.

Trình độ kỹ thuật

Hiệu quả được đảm bảo kết hợp với tối ưu hóa cơ sở hạ tầng nghiêm ngặt. Nó không phải là một cải tiến lý thuyết đơn giản, mà là để đảm bảo rằng kiến trúc này hoạt động hiệu quả trong đào tạo thực tế.

Theo đánh giá của nhóm nghiên cứu, cải tiến này đạt được “cải thiện hiệu suất đáng kể và khả năng mở rộng vượt trội” - có nghĩa là các mô hình có mHC không chỉ ổn định hơn để đào tạo mà còn có khả năng mở rộng tốt hơn lên quy mô lớn hơn.

Tại sao vấn đề này đáng chú ý

Nhìn bề ngoài, đây là một bài báo kỹ thuật. Nhưng có một vài điểm đáng suy nghĩ:

Đánh bóng kỹ thuật liên tục。 DeepSeek đã gây sốc cho ngành công nghiệp vào năm ngoái với lợi thế hiệu quả về chi phí và bài báo mới năm nay cho thấy công ty không dừng lại ở thành công thương mại mà tiếp tục đầu tư vào công nghệ cơ bản. Loại tập trung này rất khó.

Đào sâu thiết kế kiến trúc。 Cuộc cạnh tranh về các mô hình lớn đã bước vào giai đoạn “kiến trúc của ai tốt hơn” từ “ai có nhiều thông số hơn”. mHC đại diện cho hướng cạnh tranh tinh tế hơn này - giải quyết các vấn đề đào tạo bằng thiết kế thông minh hơn, thay vì chỉ đơn giản là xếp chồng tài nguyên.

Hướng phát triển của mô hình bệ。 Trong bài báo, DeepSeek đã nói rõ rằng mHC “sẽ góp phần vào sự hiểu biết sâu sắc hơn về thiết kế kiến trúc tô pô và chỉ ra một hướng đi đầy hứa hẹn cho sự phát triển của mô hình bệ.” Điều này cho thấy họ coi cải tiến này là mẫu tham khảo cho việc phát triển các mô hình lớn trong tương lai.

Tổng kết

Việc phát hành kiến trúc mHC thể hiện sự đầu tư liên tục của DeepSeek vào đổi mới công nghệ. Bằng cách khôi phục các đặc điểm ánh xạ nhận dạng và kết hợp nó với tối ưu hóa kỹ thuật, kiến trúc mới này giải quyết các điểm khó khăn thực tế của công nghệ HC trong đào tạo mô hình lớn. Mặc dù loại cải tiến cơ sở hạ tầng này không bắt mắt như việc phát hành các mẫu xe mới, nhưng nó cũng quan trọng không kém trong việc thúc đẩy công nghệ mô hình lớn về phía trước. Trong bối cảnh cạnh tranh AI toàn cầu ngày càng khốc liệt, sự tích lũy công nghệ như vậy đang trở thành năng lực cạnh tranh cốt lõi của các doanh nghiệp.