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這是一本系統(tǒng)講解DeepSeek大模型的技術(shù)指南，它全面覆蓋DeepSeek的底層架構(gòu)、核心原理及實(shí)際應(yīng)用。本書(shū)從人工智能基礎(chǔ)、DeepSeek的技術(shù)架構(gòu)，到多模態(tài)模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，幫助讀者深入理解DeepSeek的工作機(jī)制，并掌握DeepSeek在大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練、推理優(yōu)化及應(yīng)用部署中的關(guān)鍵技術(shù)。全書(shū)共有12章，主要包括DeepSeek的使命與愿景、人工智能與大模型、DeepSeek底層架構(gòu)解密、DeepSeek的工作原理、DeepSeek的內(nèi)部機(jī)制、DeepSeek的架構(gòu)揭秘、DeepSeek的訓(xùn)練過(guò)程、DeepSeek的訓(xùn)練優(yōu)化與成本控制、DeepSeek-R1、稀疏矩陣技術(shù)、DeepSeek部署實(shí)戰(zhàn)，以及DeepSeek接入實(shí)戰(zhàn)。本書(shū)全面而深入的技術(shù)解讀，不僅適用于對(duì)大模型感興趣的技術(shù)人員，還適合人工智能研究者、開(kāi)發(fā)者及行業(yè)從業(yè)者。同時(shí)，書(shū)中結(jié)合實(shí)戰(zhàn)案例和對(duì)比分析，幫助讀者理解DeepSeek的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)及未來(lái)的發(fā)展方向。

第1章 DeepSeek的使命與愿景：開(kāi)辟AI應(yīng)用新紀(jì)元 1.1 DeepSeek的由來(lái) 1.2 DeepSeek的主要產(chǎn)品和應(yīng)用場(chǎng)景 1.3 DeepSeek與其他模型的性能對(duì)比 1.4 DeepSeek初體驗(yàn) 1.5 DeepSeek API 第2章人工智能與大模型：智能時(shí)代的核心引擎 2.1 人工智能基礎(chǔ)介紹 2.2 什么是大模型 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.4 網(wǎng)絡(luò)模型第3章 DeepSeek 底層架構(gòu)解密：探尋大模型的基石 3.1 基于 Transformer架構(gòu) 3.2 動(dòng)態(tài)任務(wù)分配：智能計(jì)算的自適應(yīng)引擎 3.3 稀疏激活機(jī)制：動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)感知的高效優(yōu)化范式 3.4 MoE架構(gòu)：基于稀疏專(zhuān)家的動(dòng)態(tài)路由系統(tǒng) 3.5 歸一化技術(shù)：穩(wěn)定性與效率的平衡術(shù) 3.6 多令牌預(yù)測(cè)技術(shù)：增強(qiáng)推理能力的新途徑 3.7 高效并行策略：性能極限的系統(tǒng)設(shè)計(jì) 3.8 混合精度與量化：訓(xùn)練效率的加速器 3.9 顯存優(yōu)化與結(jié)構(gòu)共享：資源利用的范式創(chuàng)新第4章 DeepSeek 的工作原理：從生成到模型安全的全面解析 4.1 逐詞生成：DeepSeek的輸出過(guò)程 4.2 概率模型：如何生成有意義的文本 4.3 性能優(yōu)化與效率提升 4.4 模型的安全性與可靠性第5章 DeepSeek 的內(nèi)部機(jī)制：智能思維的發(fā)動(dòng)機(jī) 5.1 “嵌入”與向量空間 5.2 語(yǔ)義理解與生成 5.3 模型的決策過(guò)程第6章 DeepSeek 的架構(gòu)揭秘：駕馭大模型的核心 6.1 探索模型網(wǎng)絡(luò)：基礎(chǔ)DeepSeekMoE架構(gòu)剖析 6.2 升級(jí)進(jìn)化：DeepSeek-V3模型全景 6.3 多模態(tài)大模型：DeepSeek的跨感知融合 6.4 升級(jí)版Janus-Pro：多模態(tài)進(jìn)階的實(shí)踐與優(yōu)化第7章 DeepSeek 的訓(xùn)練過(guò)程：從數(shù)據(jù)到微調(diào)的全流程揭秘 7.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理 7.2 基礎(chǔ)訓(xùn)練：從無(wú)到有 7.3 微調(diào)與優(yōu)化：提升性能第8章 DeepSeek 的訓(xùn)練優(yōu)化與成本控制：效率與經(jīng)濟(jì)性的雙重探索 8.1 數(shù)據(jù)規(guī)模、訓(xùn)練策略與低成本秘訣 8.2 鏈?zhǔn)剿伎寂c可解釋推理：DeepSeek的獨(dú)到之處 8.3 開(kāi)源策略：如何用開(kāi)放共享降低壁壘第9章 DeepSeek-R1：推理模型的革新之旅 9.1 DeepSeek-R1全景探秘 9.2 DeepSeek-R1開(kāi)源信息概覽 9.3 DeepSeek-R1-Zero自進(jìn)化訓(xùn)練體系揭秘 9.4 全場(chǎng)景強(qiáng)化學(xué)習(xí)：分析完整的訓(xùn)練策略 9.5 蒸餾處理第10章稀疏矩陣技術(shù)：計(jì)算效率的新型加速利器 10.1 稀疏矩陣技術(shù)概述 10.2 稀疏矩陣技術(shù)在DeepSeek中的應(yīng)用 10.3 稀疏矩陣技術(shù)的前沿探索第11章 DeepSeek 部署實(shí)戰(zhàn)：從本地到云端的一體化落地 11.1 基于Ollama的本地部署 11.2 基于Chatbox的本地部署 11.3 基于LM Studio的本地部署 11.4 基于Ollama+Docker+Open WebUI的本地部署 11.5 DeepSeek的遠(yuǎn)程和云端部署第12章 DeepSeek 接入實(shí)戰(zhàn)：無(wú)縫集成與多平臺(tái)落地指南 12.1 Chatbox接入實(shí)戰(zhàn) 12.2 NextChat接入實(shí)戰(zhàn) 12.3 通過(guò)OfficeAI將DeepSeek接入Office 12.4 將DeepSeek接入VS Code 12.5 將DeepSeek接入PyCharm 12.6 基于茴香豆+DeepSeek的微信聊天機(jī)器人

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