مقدمه
یادگیری عمیق یکی از پیشرفتهترین روشها برای آموزش مدلهای زبانی است. اما یکی از چالشهای عمده در این حوزه، ناپایداری در فرآیند آموزش است که باعث کاهش کارایی و کیفیت خروجیها میشود. در این راستا، محققان DeepSeek با استفاده از یک الگوریتم قدیمی از سال 1967 در تلاش هستند تا مشکلات موجود در یادگیری عمیق و مدلهای زبانی را برطرف کنند. در ادامه به بررسی این روش و تأثیر آن بر ثبات یادگیری در مدلهای زبانی خواهیم پرداخت.
چالشهای آموزشی در مدلهای زبانی عمیق
با پیشرفتهای اخیر در زمینه یادگیری عمیق، مدلهای زبانی مانند GPT و BERT به طور گستردهای مورد استفاده قرار گرفتهاند. اما یکی از مشکلات عمدهای که در آموزش این مدلها وجود دارد، ناپایداری ناشی از «اتصالات فرعی» و «اتصالات فوقالعاده» است. اتصالات فرعی، امکان آموزش شبکههای عمیق را فراهم میآورند، در حالی که اتصالات فوقالعاده، این امکان را گسترش میدهند، اما در عین حال، آموزش را در مقیاس بزرگ دچار برهمریختگی میکنند.
الگوریتم 1967 و کاربرد آن در یادگیری عمیق
محققان DeepSeek با استفاده از یک الگوریتم معروف به نام «نرمالسازی ماتریس»، که در سال 1967 توسعه یافته است، سعی دارند ناپایداریهای موجود در یادگیری مدلهای زبانی را برطرف کنند. این الگوریتم به اصلاح رفتار اتصالات فوقالعاده کمک کرده و به نوعی پایداری بیشتری در گذار به مراحل یادگیری پیشرفتهتری ایجاد میکند.
روش mHC: اتصالات فوقالعاده با محدودیتهای جدید
روش جدید «mHC» یا «اتصالات فوقالعاده با محدودیتهای چندوجهی» به حفظ توپوگرافی غنی اتصالات فوقالعاده کمک میکند، در حالی که رفتار اختلاط را قفل میکند. این ویژگی اجازه میدهد که مدلهای یادگیری عمیق، بدون نگرانی از ناپایداری، آموزش ببینند. به طور دقیقتر، با اعمال محدودیتها بر اتصالات، تبادل اطلاعات در مدلها کنترل شده و ناپایداریها به حداقل میرسد.
نتیجهگیری
روش mHC و استفاده از الگوریتم نرمالسازی ماتریس سال 1967، میتواند گام مؤثری در راستای حل مشکلات ناپایداری در یادگیری مدلهای زبانی باشد. با توجه به پیشرفتهای سریع هوش مصنوعی و پیوند نزدیک آن با مدلهای زبانی، احتمالاً در آینده شاهد بهبودهای بیشتری در این حوزه خواهیم بود. استفاده از الگوریتمهای نوآورانه و ماندگار میتواند به افزایش کیفیت و صحت دستاوردهای علم داده و مدلهای زبانی منجر شود.
