TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Data, Stories and Languages

26 Jan, 11:27

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections

Первый обзор статьи в этом году. Авторы DeepSeek явно готовятся к новому релизу - обновили статью про DeepSeek-R1, я её ещё не смотрел, но мой обзор на оригинальную версию можно почитать тут, а также выпустили пару новых статей. mHC - одна из них.

Hyper-Connections (HC) расширяют residual stream и дают прирост качества, но ломают identity mapping, из-за чего обучение становится нестабильным, плохо масштабируется и упирается в memory overhead. В новой статье исследователи предлагают Manifold-Constrained Hyper-Connections (mHC): residual-смешивание проецируют на специальный manifold, чтобы восстановить identity mapping, и дополняют это серьёзными инфраструктурными оптимизациями. В итоге mHC сохраняет expressivity HC, резко улучшает стабильность обучения и лучше масштабируется на больших моделях — хороший шаг к более осмысленному дизайну архитектур для foundation models.

В статье много математики, осилил не всё. Но и без этого много интересного.

Paper

Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin

#paperreview

1.4k 2 14 1 7
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot