"《DeepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開發(fā)》深入剖析國產(chǎn)之光DeepSeek多模態(tài)大模型的核心技術(shù)，從高性能注意力機制切入，深入揭示DeepSeek的技術(shù)精髓與獨特優(yōu)勢，詳細闡述其在人工智能領(lǐng)域成功的技術(shù)秘訣�！禗eepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開發(fā)》循序漸進地講解深度學習注意力機制的演進，從經(jīng)典的多頭注意力（MHA）逐步深入DeepSeek的核心技術(shù)—多頭潛在注意力（MLA）與混合專家模型（MoE）。此外，《DeepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開發(fā)》還將詳細探討DeepSeek中的多模態(tài)融合策略、技術(shù)及應(yīng)用實例，為讀者提供全面的理論指導與應(yīng)用實踐�！禗eepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開發(fā)》配套所有示例源碼、PPT課件、配圖PDF文件與讀者微信技術(shù)交流群。
《DeepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開發(fā)》共分15章，內(nèi)容涵蓋高性能注意力與多模態(tài)融合概述、PyTorch深度學習環(huán)境搭建、DeepSeek注意力機制詳解（包括基礎(chǔ)篇、進階篇、高級篇及調(diào)優(yōu)篇）、在線與本地部署的DeepSeek實戰(zhàn)（如旅游特種兵迪士尼大作戰(zhàn)、廣告文案撰寫與微調(diào)、智能客服等），以及多模態(tài)融合技術(shù)與實戰(zhàn)應(yīng)用（如Diffusion可控圖像生成、多模態(tài)圖文理解與問答、交叉注意力語音轉(zhuǎn)換、端到端視頻分類等）。
《DeepSeek大模型高性能核心技術(shù)與多模態(tài)融合開發(fā)》既適合DeepSeek核心技術(shù)初學者、注意力機制初學者、大模型應(yīng)用開發(fā)人員、多模態(tài)融合開發(fā)人員、大模型研究人員，也適合高等院校及高職高專院校人工智能大模型方向的師生。"