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1-50章
51-80章
共80章
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版权信息
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作者简介
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内容简介
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前言
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第1章 高性能注意力与多模态融合
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1.1 从涌现到飞跃：高性能大模型的崛起
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1.2 大模型的内功：高性能注意力机制的崛起
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1.3 大模型的外拓：多模态融合
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1.4 高性能注意力与多模态融合的未来展望
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1.5 本章小结
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第2章 PyTorch深度学习环境搭建
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2.1 安装Python开发环境
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2.2 安装PyTorch 2.0
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2.3 多模态大模型DeepSeek初探与使用
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2.4 本章小结
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第3章 注意力机制详解之基础篇
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3.1 注意力机制与模型详解
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3.2 注意力机制的应用实践：编码器
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3.3 基础篇实战：自编码架构的拼音汉字生成模型
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3.4 本章小结
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第4章 注意力机制详解之进阶篇
4.1 注意力机制的第二种形态：自回归架构
4.2 进阶篇实战1：无须位置表示的酒店评论情感判断
4.3 进阶篇实战2：基于自回归模型的酒店评论生成
4.4 本章小结
第5章 注意力机制详解之高级篇
5.1 替代前馈层的混合专家模型详解
5.2 高级篇实战1：基于混合专家模型的情感分类实战
5.3 带有MoE的注意力模型
5.4 高级篇实战2：基于通道注意力的图像分类
5.5 高级篇实战3：基于MoE与自注意力的图像分类
5.6 本章小结
第6章 注意力机制详解之调优篇
6.1 注意力模型优化方案讲解
6.2 调优篇实战1：基于MLA的人类语音情感分类
6.3 本章小结
第7章 旅游特种兵迪士尼大作战：DeepSeek API调用与高精准路径优化
7.1 基于在线API的大模型调用
7.2 智能化DeepSeek工具调用详解
7.3 旅游特种兵迪士尼大作战：DeepSeek高精准路径优化
7.4 本章小结
第8章 广告文案撰写实战：多模态DeepSeek本地化部署与微调
8.1 多模态DeepSeek-VL2本地化部署与使用
8.2 广告文案撰写实战1：PEFT与LoRA详解
8.3 广告文案撰写实战2：本地化DeepSeek-VL2微调
8.4 本章小结
第9章 注意力与特征融合范式1：Diffusion可控图像生成
9.1 Diffusion生成模型精讲
9.2 可控图像生成实战：融合特征的注意力机制
9.3 本章小结
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