下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
多模态大模型DeepSeek以其卓越的技术与出色的性能，在人工智能领域熠熠生辉，成为一颗璀璨的明珠。其成功的秘诀在于对注意力机制的突破性创新与MoE创新架构的巧妙运用，为人工智能领域带来了前所未有的变革。
DeepSeek不仅在理论上取得了显著突破，更在实际应用中展现出其强大的能力。通过高效融合多种模态的数据，DeepSeek在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域均取得了令人瞩目的成果，为人工智能的多元化应用提供了强大的支持。
在此背景下，本书深入剖析注意力机制与多模态融合的基本原理，全面展示它们的技术概况，并结合丰富的应用案例，展望这两大技术的未来发展趋势。通过搭建PyTorch深度学习环境，读者可以亲自动手实践书中的丰富案例，从而在实践中更深入地理解这两大技术的精髓，并提高大模型应用开发能力。
本书不仅适合深度学习初学者、工程师、研究者、学校的师生阅读，也适合想要掌握最新注意力机制与多模态融合技术的高等院校师生阅读。
本书配套实例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群，读者使用微信扫描下面的二维码即可获取。如果在阅读过程中发现问题或有任何建议，请联系下载资源中提供的相关电子邮箱或微信。
当前，高性能大模型DeepSeek备受瞩目，而其背后的注意力机制与多模态融合技术更是成为深度学习研究领域的热点。本书致力于成为读者全面掌握DeepSeek核心技术的宝典，通过深入浅出的原理讲解与实例分析，引导读者系统学习DeepSeek的核心原理、架构及应用开发方法。
本书深入剖析了DeepSeek的核心技术——多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE），详细阐述它们的工作原理与技术优势。此外，本书还详细探讨DeepSeek中的多模态融合方法，结合丰富的API应用实例，为读者提供全面的理论与实践指导，助力读者深入理解高性能大模型的运行机制。
通过本书的学习，读者不仅能全面理解DeepSeek中的高性能注意力机制与多模态融合技术，更能熟练地将这些知识应用于情感分类、图像识别、语音识别、文本生成、图像生成、图文问答、视频分类、智能客服等实际场景中，从而在深度学习领域取得显著的进步。
第1章，高性能注意力与多模态融合。本章首先介绍以DeepSeek为代表的高性能大模型的崛起，并深入探讨注意力机制的发展，阐述其基本原理、发展变种以及在多架构中高性能的崛起。紧接着，我们探讨多模态融合，包括其面临的挑战、融合策略与技术概览、应用场景。最后，我们将展望多模态融合与注意力的未来发展方向，探讨它们潜在的创新与前沿技术。
第2章，PyTorch深度学习环境搭建。本章指导读者搭建PyTorch深度学习环境，包括Python开发环境的安装、PyTorch 2.0的安装与配置，以及多模态大模型DeepSeek的用法。通过本章的学习，读者将能够熟悉PyTorch的基本操作，为多模态融合与注意力机制的研究打下基础。
第3章，注意力机制详解之基础篇。注意力机制在深度学习中发挥着越来越重要的作用，本章将详细介绍注意力机制的基本原理，包括自注意力机制、ticks和Layer Normalization、多头自注意力等关键概念。此外，我们还将通过编码器这一应用实践，展示注意力机制在实际任务中的运用。最后，通过一个实战案例——自编码架构的拼音汉字生成模型，读者将进一步加深对注意力机制的理解。
第4章，注意力机制详解之进阶篇。在基础篇的基础上，本章将进一步探讨注意力机制的进阶应用。我们将介绍自回归架构这一重要形态，包括旋转位置编码、新型激活函数SwiGLU等关键技术。此外，还将通过两个实战案例——无须位置表示的酒店评论情感判断与基于自回归模型的酒店评论生成，展示注意力机制在文本处理任务中的强大能力。
第5章，注意力机制详解之高级篇。结合DeepSeek基本架构，高级篇将深入探讨注意力机制的更高级应用。我们将首先介绍替代前馈层的混合专家（MoE）模型，阐述其基本结构与实现方式。紧接着，通过两个实战案例——基于MoE模型的情感分类与带有MoE的注意力模型，展示混合专家模型在提升注意力机制性能方面的潜力。最后，我们还将探讨基于通道注意力的图像分类技术，进一步拓展注意力机制的应用领域。
第6章，注意力机制详解之调优篇。调优是提升深度学习模型性能的关键环节。本章将介绍针对注意力模型的多种优化方案，包括MQA模型、MLA模型、GQA模型以及差分注意力模型等。此外，还将通过一个实战案例——基于MLA的人类语音情感分类，展示优化方案在实际任务中的应用效果。而MLA注意力模型本身也是DeepSeek取得成功的关键模块。
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。本章将详细介绍DeepSeek大语言模型在线API的调用方法。我们将从账户注册开始，逐步讲解API密钥的获取、基础对话流程的建立，并通过一个具体案例展示其强大的应用能力——旅游特种兵迪士尼大作战。
第8章，广告文案撰写实战：多模态DeepSeek本地化部署与微调。本章将实现基于多模态大模型DeepSeek的本地化部署，并对模型的应用进行深入探索。针对Windows系统环境下的DeepSeek-VL2，我们将详细阐述额外安装和编译包的必要步骤，确保模型能够在该系统上顺利运行。为了进一步提升模型的适配性，使其能够更好地服务于特定的输出任务，我们深入讲解了PEFT（参数高效微调）与LoRA（低秩适配）这两种先进的微调方法。通过这些精细化的调整和优化，我们在推断阶段取得了显著成效，并完成了广告文案撰写的实战案例。
第9~15章，多模态大模型应用开发实战。这7章分别探讨注意力与特征融合在不同领域的应用范式与实战案例。从Diffusion可控图像生成到多模态图文理解与问答，再到交叉注意力语音转换和DeepSeek智能客服应用开发等任务，我们将详细阐述注意力与特征融合技术的实现细节与应用效果。通过图像生成、图文问答、语音转换、特征压缩、图像编码、视频分类、智能客服等实战案例的学习，读者将能够更深入地理解注意力与特征融合在实际问题中的解决方案与实现过程。
（1）结构清晰，条理分明：本书按照主题进行章节划分，从基础概念到高级应用，逐步深入。每一章都围绕一个核心主题展开，如“高性能注意力与多模态融合”“PyTorch深度学习环境搭建”等，使得读者能够循序渐进地学习和掌握相关知识。
（2）理论与实践相结合：书中不仅详细阐述了深度学习中的注意力机制与多模态融合的理论知识，还通过大量的实战案例，指导读者如何将理论应用到DeepSeek大模型应用开发中。这种理论与案例实践相结合的方式，有助于读者更好地理解和掌握所学的内容。
（3）内容丰富，涵盖面广：本书涵盖深度学习的多个方面，包括多模态融合、注意力机制的各种形态、模型优化等。此外，还涉及图像、文本、语音等多种数据类型，为读者提供了全面的学习资源。
（4）注重前沿技术与创新：本书详细介绍了深度学习领域的最新技术和创新方向，如多模态大模型、混合专家模型等。这使得读者能够紧跟技术发展的步伐，了解并掌握深度学习最前沿的知识。
（5）语言通俗易懂，适合不同层次的读者：本书采用通俗易懂的语言进行阐述，避免使用过于晦涩难懂的术语。这使得初学者和有一定基础的读者，都能够轻松理解并掌握书中的内容。
（6）案例丰富，操作性强：本书提供了大量的实战案例，包括图像生成、图文问答、语音转换、特征压缩、图像编码、视频分类、智能客服等。这些案例不仅具有代表性，而且具有很强的操作性，能够帮助读者在实际操作中巩固所学知识。
● DeepSeek应用开发初学者：对于使用DeepSeek应用开发的初学者，本书详细讲解DeepSeek高性能的核心技术以及DeepSeek应用开发方法，引导读者快速入门大模型开发。
● 高性能注意力机制与多模态融合初学者：对于深度学习初学者，本书以清晰的结构、理论与实践相结合、丰富的内容和前沿技术介绍，为读者提供了一本极具价值的深度学习入门指南。
● 深度学习研究者与开发人员：对于在深度学习领域工作的研究者、工程师和开发者，本书提供了关于融合技术和注意力机制的深入理解和实践指导，有助于他们在相关项目中取得更好的成果。
● DeepSeek大模型原理和架构研究者：对于具有一定深度学习基础知识的研究者，本书详细讲解了DeepSeek内部原理和运作架构。通过阅读本书，读者能够全面了解DeepSeek模型的设计思想、工作原理以及各组成部分之间的协同作用。
● 数据科学家和机器学习工程师：对于处理多模态数据（如文本、图像、音频等）的数据科学家和机器学习工程师，本书提供了丰富的多模态应用案例，有助于他们拓宽视野，提升技能。
● 人工智能专业学生与爱好者：本书适合作为人工智能、机器学习或深度学习相关课程的高级教材或参考书，有助于学生深入理解多模态融合与注意力机制的原理和应用。
本书作者王晓华为高校计算机专业教师，担负数据挖掘、人工智能、数据结构等多项本科及研究生课程，研究方向为数据仓库与数据挖掘、人工智能、机器学习，在研和参研多项科研项目。
本书的顺利出版离不开清华大学出版社各位老师的帮助，在此表示感谢。
作者
2025年1月