Thomas Wolf(@Thom_Wolf)：让我稍微解释一下最新的DeepSeek代码发布，因为我觉得它有点简陋。Mixture-of-Experts（MoE）是transformers的一个简单扩展，正在迅速确立自己作为中大型LLM（20B-600B参数）的首选架构。

在最近的一条推文中，Thomas Wolf提供了关于最新DeepSeek代码发布的见解，强调了它在大型语言模型（LLMs）演进中的重要性。他强调了专家混合（MoE）作为变压器架构中的一个显著进步，正在成为开发中到大型尺寸LLMs的首选选择，参数范围从200亿到600亿。这些信息对于那些对人工智能和机器学习的最新发展感兴趣的人可能特别有价值，尤其是在扩展语言模型的背景下。Wolf的评论表明，MoE方法可能是LLM设计和实施未来的关键因素。- Mixture-of-Experts (MoE)是transformers架构的扩展。 - MoE正在成为中大型LLM的首选架构。 - LLM的参数范围可以从20B到600B。