1、封面介绍

2、出版时间

2025年6月

3、内容介绍

本书以通俗易懂、大量图解的方式剖析了DeepSeek的底层技术。全书分为3章和附录，第1章详细分析推理大模型的范式转变，即从“训练时计算”到“测试时计算”；第2章解读DeepSeek-R1的架构——混合专家（MoE），第3章展示DeepSeek-R1详细的训练过程及核心技术，涵盖基于GRPO的强化学习等；附录分享DeepSeek开源周活动。

4、推荐理由

本书适合大模型从业人员和对大模型底层技术感兴趣的读者。书中通过丰富的图解将复杂的技术解释得简单、清晰、通透，是学习大模型技术难得一见的参考书。

5、作者简介

Jay Alammar（杰伊·阿拉马尔）
Cohere总监兼工程研究员，知名大模型技术博客Language Models & Co作者，DeepLearning.AI和Udacity热门机器学习和自然语言处理课程作者。

Maarten Grootendorst（马尔滕·格鲁滕多斯特）
IKNL（荷兰综合癌症中心）高级临床数据科学家，知名大模型技术博客博主，BERTopic等开源大模型软件包作者（下载量超过百万次），DeepLearning.AI和Udacity课程作者。

Jay & Maarten撰写的图解系列文章广受赞誉，累计吸引了数百万专业读者的目光。其中，Jay 的“The Illustrated Transformer”“The Illustrated DeepSeek-R1”、Maarten的“A Visual Guide to Reasoning LLMs”在全网热度极高。

Jay & Maarten的第一部作品《图解大模型：生成式AI原理与实战》（Hands-On Large Language Models）是业内广受赞誉的经典。《图解DeepSeek技术》是Jay & Maarten的第二部作品，人民邮电出版社图灵全球独家发布，是解读DeepSeek原理与训练的宝贵读物。

6、下载链接

本电子书由热心网友提供，可以提供下载，下载方式请移步：http://www.hbase.cn/archives/1147.html