Deepseek presenta Hiperconexiones con Restricciones en Múltiples Ámbitos para un Entrenamiento Eficiente de Modelos de Lenguaje a Gran Escala
Brief news summary
La empresa china de inteligencia artificial Deepseek ha presentado un nuevo método de entrenamiento llamado Conexiones-Hiperconexiones Constrainadas por Manifold (mHC), con el objetivo de mejorar la eficiencia y reducir el costo de entrenar grandes modelos de lenguaje. Este enfoque se basa en la tecnología de Hiperconexiones, desarrollada originalmente por Bytedance en 2024, que a su vez se fundamenta en la arquitectura ResNet de Microsoft Research Asia. El método mHC de Deepseek ofrece procesos de entrenamiento más estables y escalables sin añadir carga computacional, gracias a optimizaciones específicas a nivel de infraestructura. La compañía ha probado con éxito mHC en modelos de lenguaje de hasta 27 mil millones de parámetros, demostrando resultados prometedores que podrían influir en el futuro desarrollo de la inteligencia artificial al hacer que el entrenamiento de grandes modelos sea más accesible y eficiente.La compañía china de inteligencia artificial Deepseek ha presentado una nueva técnica de entrenamiento llamada Conexiones-Hipermalla con Restricciones en la Variedad (mHC, por sus siglas en inglés), que tiene como objetivo permitir un entrenamiento de modelos de lenguaje grandes más eficiente y rentable, según el South China Morning Post. Este enfoque representa un avance de la idea original de Conexiones-Hipermalla, desarrollada por Bytedance en 2024. Dicha tecnología se basa en la arquitectura clásica ResNet, creada por Microsoft Research Asia. Deepseek afirma que mHC logra un entrenamiento más estable y escalable sin aumentar los costos computacionales, gracias a optimizaciones específicas a nivel de infraestructura.
Los investigadores han probado con éxito el método en modelos con hasta 27 mil millones de parámetros, obteniendo resultados positivos.
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