全書共分為12章，首先介紹大模型的基礎知識與發(fā)展歷程，從神經網絡的起源到大規(guī)模預訓練模型的演化，再到Transformer、BERT與GPT等模型架構的深入剖析，幫助讀者理解大模型的技術基石。其次詳細解析了DeepSeek-R1及其Zero版本在強化學習與模型架構上的核心技術，包括混合專家模型、動態(tài)學習率調度、分布式訓練及高效推理優(yōu)化策略等。再次聚焦于模型訓練與開發(fā)實踐，介紹API調用、上下文拼接、模型微調、知識蒸餾等關鍵技術，并結合DeepSeek實際案例展示其在數學推理、代碼生成等領域的應用。最后著重探討了大模型在商業(yè)化落地場景中的高級應用，如FIM補全、多輪對話、業(yè)務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。