开源DeepSeek R1增强版：推理效率快200%，创新AoE架构

主要观点总结

文章介绍了专注于AIGC领域的专业社区，关注大语言模型LLM的发展和应 利用，以及开源的DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera模型的发展。该模型是基于DeepSeek的三大模型混合开发而成，采用全新的AoE架构，提高了性能，加快了推理效率并节省了token输出。文章还介绍了MoE架构的核心概念和AoE架构的实现方法，包括权重张量的插值与合并、阈值控制和差异筛选机制等。最后提到了使用PyTorch框架实现模型合并的过程。

关键观点总结

关键观点1: AIGC领域的专业社区关注点

关注微软、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和利用，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态。

关键观点2: DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera模型介绍

基于DeepSeek三大模型混合开发，采用全新AoE架构，提高性能，加快推理效率并节省token输出。

关键观点3: MoE架构的核心概念

将Transformer的前馈层划分为多个“专家”，每个输入标记仅路由到这些专家的一个子集。

关键观点4: AoE架构的实现方法

利用MoE的细粒度结构，通过线性时间复杂度构建具有特定能力的子模型；合并父模型的权重张量生成新的模型变体；通过阈值控制和差异筛选机制优化合并过程；特别关注路由专家张量的处理以提高子模型的推理能力。

关键观点5: 模型合并的实现过程

使用PyTorch框架迭代访问父模型的权重文件中的每个张量对象，根据定义的权重系数和阈值计算合并后的张量值并生成新的子模型。

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