DeepSeek 是一个基于 Transformer 架构的生成式人工智能大型模型，融合 MoE 架构、混合精度训练和分布式优化等先进技术，提供强大的文本生成、多模态处理和任务定制能力。本书全面介绍开源模型 DeepSeek-V3 的核心技术及其在实际开发中的深度应用。
本书分为三个部分共12章，覆盖理论分析、技术实施和应用实践。第一部分深入解析 Transformer 与注意力机制、DeepSeek-V3 的核心架构与训练方法，讨论 Scaling Laws 在模型优化中的运用。第二部分关注大模型初步体验、开放平台与 API 开发、对话生成与代码补全实现，涉及 Visual Studio Code 的函数回调与缓存优化，帮助读者掌握关键技术的理论基础和实践操作。第三部分通过真实案例展示 DeepSeek 在聊天类客户端、智能 AI 助理、VS Code 编程插件等领域的集成开发，突出开源大模型技术在工业与商业场景的应用价值。
本书结合深度讲解和实用案例，指导读者理解 DeepSeek 大模型从原理到开发的完整流程，学习新技术实现与优化策略，提升在大模型领域的理论知识和开发技能。本书面向生成式 AI 技术研究者、软件开发工程师、数据科学家，以及希望快速应用大模型技术的 AI 爱好者和高校师生。
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