王晓华

王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。其著作包括《深入探索Mamba模型架构与应用》《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》《PyTorch语音识别实战》《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《深度学习的数学原理与实现》。

本书深入剖析国产之光DeepSeek多模态大模型的核心技术，从高性能注意力机制切入，深入揭示DeepSeek的技术精髓与独特优势，详细阐述其在人工智能领域成功的技术秘诀。本书循序渐进地讲解深度学习注意力机制的演进，从经典的多头注意力（MHA）逐步深入DeepSeek的核心技术—多头潜在注意力（MLA）与混合专家模型（MoE）。此外，本书还将详细探讨DeepSeek中的多模态融合策略、技术及应用实例，为读者提供全面的理论指导与应用实践。本书配套所有示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信技术交流群。 本书共分15章，内容涵盖高性能注意力与多模态融合概述、PyTorch深度学习环境搭建、DeepSeek注意力机制详解（包括基础篇、进阶篇、高级篇及调优篇）、在线与本地部署的DeepSeek实战（如旅游特种兵迪士尼大作战、广告文案撰写与微调、智能客服等），以及多模态融合技术与实战应用（如Diffusion可控图像生成、多模态图文理解与问答、交叉注意力语音转换、端到端视频分类等）。 本书既适合DeepSeek核心技术初学者、注意力机制初学者、大模型应用开发人员、多模态融合开发人员、大模型研究人员，也适合高等院校及高职高专院校人工智能大模型方向的师生。