DeepSeek – это генеративная модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, основанная на архитектуре Transformer и объединяющая передовые технологии, такие как архитектура MoE, обучение с переменной разрядностью и распределенная оптимизация. Она хорошо зарекомендовала себя в области генерации текста, мультимодальной обработки и адаптации под конкретные прикладные задачи. В книге описаны особенности глубоко оптимизированной архитектуры DeepSeek-V3 и способы применения модели на практике.
Рассматриваемые темы:
Теоретические основы – базовая архитектура и технологии обучения моделей типа Transformer, механизм внимания DeepSeek, законы масштабирования и их применение в оптимизации моделей.
Основные приемы работы – начало работы с моделью, знакомство с API, реализация диалога, функции обратного вывода, кеширование на диске и оптимизация кеша.
Расширенное применение – реализация чат-клиентов, интеллектуальных помощников, плагинов VS Code и т. д.
Книга будет полезна исследователям технологий генеративного ИИ, инженерам-разработчикам программного обеспечения, специалистам по обработке данных, а также всем желающим быстро освоить практическое применение больших языковых моделей.
| Информация о книге | |
| Обложка | Твердая |
| Количество страниц | 404 |
| Язык издания | Русский |
| Иллюстрации | Черно-белое |
| Формат (размер) | В5 |
| Бумага | Офсет |