DeepSeek 是一種基於 Transformer 架構的生成式 AI(Artificial Intelligence)大模型,融合了MoE 架構、混合精度訓練、分佈式優化等先進技術,具備強大的文本生成、多模態處理和任務定製化能力。本書系統性地介紹了開源大模型 DeepSeek-V3 的核心技術及其在實際開發中的深度應用。
全書分三部分共12章,涵蓋理論解析、技術實現和應用實踐。第一部分從理論入手,詳細解析了Transformer與注意力機制、DeepSeek-V3的核心架構與訓練技術等內容,並探討了Scaling Laws及其在模型優化中的應用。第二部分聚焦于大模型初步體驗、開放平台與API 開發、對話生成與代碼補全的實現,以及函數回調與緩存優化(Visual Studio Code),幫助讀者快速掌握關鍵技術的基礎理論和落地實踐。第三部分則通過實際案例剖析DeepSeek在Chat類客戶端、智能AI助理、VS Code編程插件等多領域中的實用集成開發,展示了開源大模型技術在工業與商業場景中的全面應用。
本書通過深度講解與實用案例相結合的方式,幫助讀者理解DeepSeek大模型從原理到開發的完整流程,學習新技術的實現方法與優化策略,全面提升在大模型領域的理論素養與開發能力。本書適合生成式AI技術研究者、軟件開發工程師、數據科學家,以及希望快速掌握大模型技術並將其應用於實際場景的AI技術愛好者和高校師生閱讀。
未來智能實驗室(Future Intelligence Lab),由多名國內top高校的博士、碩士組成,專註于大模型的研發與創新,聚焦自然語言處理、深度學習、計算機視覺和多模態學習等領域。團隊致力於推動AI技術的突破,併為企業和開發者提供全面的技術支持,助力複雜AI項目的高效開發與應用。團隊成員擁有豐富的實踐經驗,曾參與國內專業企業的大模型設計與落地項目,涉及對話系統、智能推薦、生成式AI等多個領域。團隊通過技術研發與方案優化,促進大模型在工業界的落地,並加速智能化應用的普及與行業創新。
代晶,畢業於清華大學,研究領域為數據挖掘、自然語言處理等。曾在IBM、VMware等企業擔任技術工程師十余年,擁有紮實的技術功底與廣泛的行業經驗。近年來,她專註于大模型訓練、自然語言處理、模型優化等前沿技術,具備敏銳的行業洞察力,熱衷於分享行業新動態,向大眾提供更有價值的知識分享,幫助更多的人快速掌握AI領域的前沿知識。