(Ken Cen出品)Generative AI第18部 如何訓練DeepSeek大語言模型

掌握AI未來：用Python代碼拆解DeepSeek-R1，開啓低成本大模型訓練之旅——從理論到實踐，手把手教你成為下一代AI開發者

DeepSeek-R1：一場全球AI競賽的顛覆性突破

2025年初，中國AI企業DeepSeek憑借開源模型DeepSeek-R1震撼全球，其性能與OpenAI的頂級推理模型o1旗鼓相當，但成本僅為後者的1/40！這一突破不僅讓亞馬遜、微軟等科技巨頭爭相接入，更引發美國政界與科技界的雙重震動

課程包括內容：

1. DeepSeek的發展與技術特點(DeepSeek V1, DeepSeek V2, DeepSeek V3, DeepSeek R1-Zero, DeepSeek R1, )

2. 神經網絡Neural Networks的組成和原理

3. 前饋神經網絡的原理&數據加載(輸入層，隱藏層， Softmax，Logits，激活函數，輸出層)

4. 如何用Python訓練前饋神經網絡(tensor, epoch)

5. 什麼是Transformer & Attention & MHA & GQA & MQA(Transformer, Attention, Positional Embedding)

6. 什麼是MLA & RoPE & MoE

7. 用Python編寫MLA的各層和結構

8. 如何添加RotaryEmbedding到MLA

9. 如何用Python編寫混合專家架構

10. 如何實現訓練和編寫DeepSeekModel

11. 如何實現 Transformer(Encoder, Decoder)