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DeepSeek原理与项目实战 🔍
未来智能实验室 编著;代晶 编著 人民邮电出版社, 2025
中文 [zh] · AZW3 · 6.3MB · 2025 · 📗 未知类型的图书 · 🚀/zlib · Save
描述
DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI大模型,融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术,具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章,涵盖理论解析、技术实现和应用实践。第一部分从理论入手,详细解析了Transformer与注意力机制、DeepSeek-V3的核心架构与训练技术等内容,并探讨了Scaling Laws及其在模型优化中的应用。第二部分聚焦于大模型初步体验、开放平台与API开发、对话生成与代码补全的实现,以及函数回调与缓存优化,帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能AI助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成开发,展示了开源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式,帮助读者理解DeepSeek大模型从原理到开发的完整流程,学习新技术的实现方法与优化策略,全面提升在大模型领域的理论素养与开发能力。本书适合生成式AI技术研究者、软件开发工程师、数据科学家,以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的AI技术爱好者和高校师生阅读。
备用出版商
The People's Posts and Telecommunications Publishing House
备用版本
China, People's Republic, China
开源日期
2025-05-15
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