이번에 발표한 mHC(Manifold-Constrained Hyper-Connections)의 핵심 기술 체계는 크게 세 가지로 정리할 수 있다.
1. 기존 신경망의 표준이었던 잔차 연결(Residual Connection)이 바로 직전 층의 정보만을 더해주는 방식이었다면, mHC는 현재 층이 앞선 모든 층의 출력 신호에 직접 접근할 수 있는 초연결 방식을 채택한다. 이는 신경망이 깊어질수록 발생하던 정보의 왜곡과 손실을 근본적으로 방지하며, 데이터의 특징(Feature)이 하위 층에서 상위 층까지 중단 없이 흐를 수 있는 거대한 정보 고속도로를 구축한다.
2. 단순히 모든 층을 연결할 경우 발생하는 신호의 폭주와 연산 복잡도 문제를 해결하기 위해, 딥시크는 수학적 매니폴드(Manifold) 개념을 도입했다. 각 층에서 나오는 다양한 정보들이 제멋대로 섞이지 않도록, 모든 데이터의 특징값이 일정한 수학적 공간(매니폴드)의 기하학적 구조를 유지하도록 강제하는 것이다. 이를 통해 수천 개의 층이 연결된 복잡한 구조에서도 신경망은 일관된 규칙에 따라 안정적으로 최적의 해를 찾아낼 수 있게된다.
3. mHC는 성능뿐만 아니라 실질적인 연산 효율성에도 집중했다. 수많은 연결을 처리하면서도 파라미터 수가 폭발하지 않도록 연결 과정에서 가중치를 효율적으로 공유하거나, 층의 깊이에 따라 신호의 세기를 미세하게 조정하는 정교한 스케일링 기법을 적용했다. 결과적으로 하드웨어 자원을 과도하게 소모하지 않으면서도, 기존 모델들보다 훨씬 더 깊고 복잡한 신경망을 효율적으로 학습시키고 추론할 수 있는 기반을 마련했다.
정리하면, 딥시크의 이번 논문은 지난 10년간 트랜스포머를 지탱해온 잔차 연결의 장점은 살리되, 더 넓고 복잡한 연결 구조가 초래할 수 있는 불안정을 수학적 제약과 시스템 최적화로 잡아내려는 시도로 보인다. 더 크게가 아니라 더 안정적으로 확장 가능하게라는 방향에서, 모델 학습의 다음 단추를 제시하는 논문으로 보인다.
출처: https://arxiv.org/abs/2512.24880
