今天分享的是：人工智能专题：DeepSeek原理与项目实战

报告共计：752页

《DeepSeek原理与项目实战：大模型部署、微调与应用开发》围绕开源大模型DeepSeek-V3展开，全面介绍其理论基础、技术架构、应用实践及开发方法。生成式AI以Transformer为基础，DeepSeek-V3融合MoE架构、混合精度训练等技术，提升计算效率并降低成本。在自然语言处理任务中，其注意力机制、残差连接等技术优化了性能。模型训练涉及分布式训练、动态学习率调度等策略，还介绍了缓存机制与Token管理。DeepSeek系列模型各具特色，如DeepSeek LLM多语言能力强，DeepSeek-Coder在代码生成方面表现优异。在应用开发上，DeepSeek-V3适用于文本生成、问答系统、多语言编程等场景，通过Scaling Laws研究指导模型优化。模型部署可选择API调用或本地化部署，并提供性能优化策略。开发过程中，针对输入设计、模型偏差等问题有相应解决方案。此外，书中深入探讨了生成式AI在各领域的应用，如通过Prompt设计实现代码改写、内容创作等任务，还介绍了函数回调、上下文硬盘缓存等技术，以及基于DeepSeek-V3的Chat类客户端、AI助理和编程插件的开发案例，为开发者提供了从理论到实践的全面指导。

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