近日，德国知名技术咨询公司 TNG 发布了 DeepSeek 的增强版 ——DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera，标志着深度学习模型在推理效率和性能上的又一次重大突破。这一新版本不仅在推理效率上提升了200%，而且通过创新的 AoE 架构显著降低了推理成本。
创新的 AoE 架构
Chimera 版本是基于 DeepSeek 的 R1-0528、R1和 V3-0324三大模型的混合开发，采用了全新的 AoE（Adaptive Expert）架构。这一架构通过对混合专家(MoE)架构的细致优化，能够高效地利用模型参数，从而提升推理性能并节省 token 输出。
在多项主流测试基准（如 MTBench、AIME-2024）中，Chimera 版本的表现优于普通 R1版本，展现出显著的推理能力和经济性。
MoE 架构的优势
在深入了解 AoE 架构之前，我们需要了解混合专家（MoE）架构。MoE 架构将 Transformer 的前馈层划分为多个 “专家”，每个输入标记仅会路由到部分专家。这种方法有效提高了模型的效率和性能。
例如，2023年 Mistral 推出的 Mixtral-8x7B 模型，尽管激活的参数数量仅为13亿，却能够与拥有700亿参数的 LLaMA-2-70B 模型相媲美，推理效率提高了6倍。
AoE 架构利用 MoE 的细粒度特性，允许研究者从现有的混合专家模型中构建具有特定能力的子模型。通过插值和选择性合并父模型的权重张量，生成的新模型不仅保留了优良特性，还能够根据实际需求灵活调整其性能表现。
研究者选择了 DeepSeek-V3-0324和 DeepSeek-R1作为父模型，基于不同的微调技术，使得这两个模型在推理能力和指令遵循方面都表现卓越。
权重合并与优化
在构建新的子模型过程中，研究者首先需要准备父模型的权重张量，并通过解析权重文件进行直接操作。接着，通过定义权重系数，研究者可以平滑地插值和合并父模型的特征，生成新的模型变体。
在合并过程中，研究者引入了阈值控制与差异筛选机制，确保只有在显著差异的情况下，才将相关张量纳入合并范围，从而减少模型复杂性和计算成本。
在 MoE 架构中，路由专家张量是至关重要的组成部分，它决定了输入标记在推理过程中选择的专家模块。AoE 方法特别关注这些张量的合并，研究者发现，通过优化路由专家张量，可以显著提升子模型的推理能力。
最终，通过 PyTorch 框架，研究者实现了模型的合并。合并后的权重被保存到新的权重文件中，生成了新的子模型，展现出高效性和灵活性。
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