书目信息 |
题名: |
深度剖析DeepSeek大模型
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作者: | 丁小晶 , 崔远 编著 | |
分册: | ||
出版信息: | 北京 机械工业出版社 2025.04 |
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页数: | XII, 312页 | |
开本: | 24cm | |
丛书名: | AIGC与大模型技术丛书 | |
单 册: | ||
中图分类: | TP18 | |
科图分类: | ||
主题词: | 人工智能--ren gong zhi neng | |
电子资源: | ||
ISBN: | 978-7-111-77922-3 |
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314 | @a丁小晶, 资深大模型AI应用技术专家与管理者, 拥有超过15年的计算机及A1领域经验、5年团队管理经验的技术创新与项目管理复合型人才, 精通大模型技术及多语言编程, 致力于AI大模型的应用和创新。崔远, 毕业于兰州大学, 副教授, 主攻人工智能 (Al)、自然语言处理 (NLP) 和深度学习等计算机前沿技术, 并致力于教学研究, 承担多门专业核心课程的教学工作。曾获公派赴佐治亚理工学院 (GT) 和不列颠哥伦比亚大学 (UBC) 深造。主持市厅级课题3项, 发表专业论文8篇及专著1部。多次荣获校级“优秀教师”称号及“教学优秀奖”, 在学术和教育领域均取得显著成就。 | |
330 | @a本书共分为12章, 首先介绍大模型的基础知识与发展历程, 从神经网络的起源到大规模预训练模型的演化, 再到Transformer、BERT与GPT等模型架构的深入剖析, 帮助读者理解大模型的技术基石。其次详细解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在强化学习与模型架构上的核心技术, 包括混合专家模型、动态学习率调度、分布式训练及高效推理优化策略等。再次聚焦于模型训练与开发实践, 介绍API调用、上下文拼接、模型微调、知识蒸馏等关键技术, 并结合DeepSeek实际案例展示其在数学推理、代码生成等领域的应用。最后着重探讨了大模型在商业化落地场景中的高级应用, 如FIM补全、多轮对话、业务代码自动化生成以及基于云部署的智能推荐搜索系统等。 | |
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深度剖析DeepSeek大模型:原理、开发与优化部署/丁小晶, 崔远编著.-北京:机械工业出版社,2025.04 |
XII, 312页:图;24cm.-(AIGC与大模型技术丛书) |
机工IT |
ISBN 978-7-111-77922-3:CNY119.00 |
本书共分为12章, 首先介绍大模型的基础知识与发展历程, 从神经网络的起源到大规模预训练模型的演化, 再到Transformer、BERT与GPT等模型架构的深入剖析, 帮助读者理解大模型的技术基石。其次详细解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在强化学习与模型架构上的核心技术, 包括混合专家模型、动态学习率调度、分布式训练及高效推理优化策略等。再次聚焦于模型训练与开发实践, 介绍API调用、上下文拼接、模型微调、知识蒸馏等关键技术, 并结合DeepSeek实际案例展示其在数学推理、代码生成等领域的应用。最后着重探讨了大模型在商业化落地场景中的高级应用, 如FIM补全、多轮对话、业务代码自动化生成以及基于云部署的智能推荐搜索系统等。 |
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正题名:深度剖析DeepSeek大模型
索取号:TP18/D580-2
 
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