全書共分為12章，首先介紹大模型的基礎(chǔ)知識與發(fā)展歷程，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源到大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的演化，再到Transformer、BERT與GPT等模型架構(gòu)的深入剖析，幫助讀者理解大模型的技術(shù)基石。其次詳細解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在強化學(xué)習(xí)與模型架構(gòu)上的核心技術(shù)，包括混合專家模型、動態(tài)學(xué)習(xí)率調(diào)度、分布式訓(xùn)練及高效推理優(yōu)化策略等。再次聚焦于模型訓(xùn)練與開發(fā)實踐，介紹API調(diào)用、上下文拼接、模型微調(diào)、知識蒸餾等關(guān)鍵技術(shù)，并結(jié)合DeepSeek實際案例展示其在數(shù)學(xué)推理、代碼生成等領(lǐng)域的應(yīng)用。最后著重探討了大模型在商業(yè)化落地場景中的高級應(yīng)用，如FIM補全、多輪對話、業(yè)務(wù)代碼自動化生成以及基于云部署的智能推薦搜索系統(tǒng)等。