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• 010 __ |a 978-7-111-77922-3 |d CNY119.00

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 深度剖析DeepSeek大模型 |A shen du pou xi DeepSeek da mo xing |e 原理、开发与优化部署 |f 丁小晶, 崔远编著

• 210 __ |a 北京 |c 机械工业出版社 |d 2025.04

• 215 __ |a XII, 312页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a AIGC与大模型技术丛书 |A AIGC yu da mo xing ji shu cong shu

• 300 __ |a 机工IT

• 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。

• 410 _0 |1 2001 |a AIGC与大模型技术丛书

• 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _0 |a 丁小晶 |A ding xiao jing |4 编著

• 701 _0 |a 崔远 |A cui yuan |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 安徽时代 |c 20250724

• 905 __ |a AHLSL |d TP18/308