文献类型:专著 浏览次数:3
  • 题名:DeepSeek硬核技术解读
  • 责任者:刘丹,尹俊希,杨院伶著
  • 出版社机械工业出版社
  • 出版年:2025.11
  • ISBN:978-7-111-79228-4
  • 定价:99.00
  • 载体形态项:10,242页 24cm
  • 个人责任者:刘丹著、尹俊希著、杨院伶著
  • 学科主题:人工智能
  • 中图法分类号:TP18
  • 提要文摘附注:本书是系统剖析DeepSeek系列大模型技术体系与实践路径的专著,结合作者一线研发经验与深度学习、强化学习、分布式系统等多领域知识,全面阐述DeepSeek在模型架构、训练推理、基础设施及数据工程等方面的核心突破与工程实践,兼具理论严谨性与实践指导性,旨在帮助AI研究者、工程师和技术决策者理解大模型关键技术,掌握高效、低成本构建和部署先进AI系统的方法。全书分为两部分:第一部分(第1-5章):DeepSeek学习前置知识,从DeepSeek模型概述和重要突破切入,系统介绍经典Transformer架构、强化学习基础、大语言模型RLHF、量化技术及分布式训练基础知识,为读者奠定理论与技术基础。第二部分(第6-11章):DeepSeek核心技术,先解析DeepSeek的模型架构创新(MoE、MLA、分词器设计等),探讨跨模态对齐、负载均衡、基础设施优化及数据处理等关键议题;再聚焦DeepSeek V3、VL2及开源推理模型的训练逻辑(训练策略、超参数设计、数据构建等)与推理优化(Prefill、Decode阶段优化),提供构建高效可扩展AI系统的完整方法论与实战参考。本书不仅解读技术报告,更注重前沿理论与工业实践结合,帮助读者理解AI系统构建的本质规律与发展趋势,为学术界和工业界提供清晰可复现的高效能人工智能研发路径。
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