第一部分 生成式AI的理论基础与技术架构

第一部分（第1~3章）主要讲解生成式AI的理论基础与技术架构，有助于读者奠定学习DeepSeek-V3的理论基础。通过对Transformer模型的深入解析，本部分全面介绍了Encoder-Decoder架构、注意力机制、多样化位置编码及上下文窗口扩展等技术原理。结合DeepSeek-V3的动态注意力、稀疏注意力和长距离依赖优化等关键特性，本部分重点突出大模型设计中的创新点及其性能优化策略，为读者理解大模型的技术逻辑提供了全面指导。

同时，本部分深入剖析DeepSeek-V3的核心架构与训练技术，包括基于MoE的专家路由设计、FP8混合精度训练和分布式训练的技术细节。通过对GPU架构、带宽优化和动态学习率调度器的讲解，本部分展示了DeepSeek-V3如何通过技术创新在大模型中实现计算效率与训练成本的平衡。此外，Scaling Laws的研究为探索模型的规模与性能的关系提供了理论依据，帮助读者更清晰地理解大模型的技术演进与优化逻辑。