DeepSeek-doorbraak geeft AI-modellen 'snelwegen': wat houdt het in?
In dit artikel:
Het Chinese DeepSeek-team, dat vorig jaar al voor opschudding zorgde met DeepSeek‑R1, publiceert nu een nieuwe techniek genaamd mHC (Manifold‑Constrained Hyper‑Connections). Waar Hyper‑Connections in september 2024 al lieten zien dat informatie veel dynamischer door een model kan stromen, voegt mHC er nu wiskundige structuur aan toe zodat die extra routes niet leiden tot verwarring of het vastlopen van het leerproces. Kort gezegd maakt mHC interne “snelwegen” binnen LLM‑netwerken intelligenter en stabieler, waardoor kennis complexer en efficiënter kan rondgaan zonder simpelweg het model veel groter te maken.
De relevantie zit hem in de rekengrens van huidige modellen: omdat schaalvergroting duur en uiteindelijk onpraktisch is, zoeken onderzoekers naar manieren om meer capaciteit per rekeneenheid te halen. Methoden als Mixture‑of‑Experts beperken al hoeveel van een model per taak actief is, maar mHC zou een fundelmentelere verbetering kunnen bieden door niet meer wegen te bouwen maar de bestaande wegen slimmer te maken. Dat betekent potentieel hogere prestaties bij lagere latency en minder hardwarekosten tijdens training en inference.
Belangrijk is dat mHC nog op waarde geschat moet worden bij grootschalige toepassing. OpenAI, Google en Anthropic kunnen intern al vergelijkbare optimalisaties gebruiken, dus het publieke voordeel hangt af van hoe goed mHC op echte, grote modellen en in productie werkt. Als het effectief opschaalt, kan de combinatie van Mixture‑of‑Experts en mHC ervoor zorgen dat hoogwaardige LLM’s op kleinere, lokale systemen draaien of dat trainingsinfrastructuur veel bescheidener wordt.
Voor de industrie kan dit opnieuw marktschommelingen veroorzaken, zoals bij de lancering van DeepSeek‑R1: vraagtekens over de noodzaak van hyperscale‑clusters hebben destijds effecten op waarderingen gehad. DeepSeek’s openheid helpt de toegankelijkheid van zulke doorbraken, maar het blijft afwachten hoe concurrenten en de praktijk reageren. Overall: mHC is een veelbelovende stap richting slimmer gebruik van rekenkracht in GenAI, mits de techniek zich in de praktijk bewijst.