【目錄】
▌第1部分　理論基礎與技術實現

►第1章　大模型技術導論
1.1 深度學習與大模型的演進
1.1.1 深度學習的歷史背景
1.1.2 Transformer 架構的崛起與影響
1.1.3 MoE 模型簡介
1.2 大模型的核心概念
1.2.1 參數規模與計算複雜度
1.2.2 資料驅動的模型最佳化
1.2.3 架構創新的推動作用
1.3 生態系統與開放原始碼框架
1.3.1 開放原始碼模型的價值
1.3.2 DeepSeek 系列模型生態概述
1.3.3 應用場景與案例
1.4 應用導向的智慧模型建構
1.4.1 從理論到實踐的轉換
1.4.2 應用程式開發中的常見挑戰
1.4.3 DeepSeek 在工業中的應用
1.5 本章小結
1.6 思考題

►第2章　DeepSeek 核心架構解析
2.1 Transformer 與多頭注意力機制
2.1.1 基礎架構複盤
2.1.2 深度注意力最佳化
2.1.3 高效解碼策略
2.2 MoE 模型的深入剖析
2.2.1 動態路由機制詳解
2.2.2 專家負載平衡策略
2.2.3 高效通訊最佳化
2.3 FP8 混合精度計算
2.3.1 精度與性能的平衡
2.3.2 FP8 的實現與實踐
2.3.3 經濟成本導向的設計原則
2.4 深度最佳化技術
2.4.1 DualPipe 雙管道平行算法
2.4.2 上下文視窗擴充技術
2.4.3 資料與模型並行的協作最佳化
2.5 跨節點通訊技術詳解
2.5.1 跨節點通訊機制：All-to-All
2.5.2 InfiniBand 最佳化
2.5.3 NVLink 頻寬最佳化
2.6 本章小結
2.7 思考題

►第3章　基於DeepSeek 的大模型開發基礎
3.1 開發環境與工具鏈
3.1.1 API 配置與呼叫流程
3.1.2 開放原始碼工具與開發框架整合
3.1.3 專案化部署與最佳化
3.2 資料準備與前置處理
3.2.1 資料清洗與標注
3.2.2 多語言處理與相容性
3.3 模型訓練與調優
3.3.1 超參數選擇與調整
3.3.2 訓練過程的監控與偵錯
3.3.3 訓練瓶頸與解決方案
3.4 模型評估與上線
3.4.1 模型的性能測試與最佳化指標
3.4.2 部署前驗證流程
3.4.3 即時服務與持續改進
3.5 本章小結
3.6 思考題

►第4章　對話生成與語義理解
4.1 對話模型的輸入與輸出設計
4.1.1 對話上下文管理
4.1.2 多輪對話生成最佳化
4.1.3 對話品質評估方法
4.2 DeepSeek 在對話任務中的表現
4.2.1 問答系統的實現
4.2.2 情景模擬與角色扮演
4.2.3 個性化對話的實現
4.3 語義理解的技術路徑
4.3.1 基於深度學習的文字分析
4.3.2 深層語義建模
4.3.3 領域調配與語義特化
4.4 基於DeepSeek 的對話模型創新
4.4.1 填空生成技術
4.4.2 首碼續寫與創意生成
4.4.3 特殊格式輸出
4.5 本章小結
4.6 思考題

▌第 2 部分　開發實踐與技術應用

►第5章　智慧開發：從文字到程式
5.1 程式設計智慧幫手的核心技術
5.1.1 程式生成的基礎邏輯
5.1.2 多語言程式設計支援
5.1.3 演算法輔助與最佳化
5.2 DeepSeek 在程式設計任務中的表現
5.2.1 自動補全與錯誤檢測
5.2.2 演算法問題求解
5.2.3 專案開發的輔助能力
5.3 高效程式生成與偵錯
5.3.1 生成過程的控制技巧
5.3.2 偵錯能力的技術實現
5.3.3 專案化專案整合
5.4 開發環境整合實戰
5.4.1 基於VS Code 的外掛程式開發
5.4.2 API 與IDE 的無縫銜接
5.5 本章小結
5.6 思考題

►第6章　DeepSeek 的多工與跨領域應用

►第7章　Prompt 設計


▌第 3 部分　行業應用與訂製化開發

►第8章　模型深度最佳化與部署

►第9章　資料建構與自監督學習

►第10 章　工業導向的訂製化模型開發

►第11 章　全新推理大模型DeepSeek-R1

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