商品描述
作者簡介
DeepSeek 是一種基於 Transformer 架構的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，
融合了MoE 架構、混合精度訓練、分佈式最佳化等先進技術，具備強大的文字生成、多模態處理和任務客製化能力。
本書系統性地介紹了開源大模型 DeepSeek-V3 的核心技術及其在實際開發中的深度應用。
全書分三部分共12章，涵蓋理論解析、技術實現與應用實務。
第一部分從理論入手，詳細解析了Transformer 與註意力機制、
DeepSeek-V3 的核心架構與訓練技術等內容，並探討了 Scaling Laws 及其在模型最佳化中的應用。
第二部分聚焦於大模型初步體驗、開放平臺與API 開發、對話產生與程式碼補全的實現，
以及函數回呼與快取最佳化（Visual Studio Code），幫助讀者快速掌握關鍵技術的基礎理論與落地實務。
第三部分則透過實際案例剖析DeepSeek在Chat客戶端、智慧型 AI 助理、VS Code程式插件等多領域中的實用整合開發，
展示了開源大模型技術在工業與商業場景中的全面應用。
本書透過深度解說與實用案例結合的方式，幫助讀者理解 DeepSeek 大模型從原理到開發的完整流程，
學習新技術的實現方法與最佳化策略，全面提昇在大模型領域的理論素養與開發能力。
本書適合生成式 AI 技術研究者、軟件開發工程師、資料科學家，
以及希望快速掌握大模型技術並將其應用於實際場景的 AI 技術愛好者和大學師生閱讀。
目錄大綱
第 一部分 生成式AI的基礎與技術架構
第 1章 Transformer與註意力機制的核心原理 2
1.1 Transformer 的基本結構 2
1.1.1 Encoder-Decoder 架構 2
1.1.2 Self-Attention 與 Multi-Head 機轉 4
1.1.3 殘差連接與 Layer Normalization 5
1.2 註意力機制的核心原則 7
1.2.1 點積註意力與加性註意力的比較 7
1.2.2 Softmax 歸一化原理 9
1.2.3 註意力矩陣的稀疏性與加速優化 10
1.3 Transformer 的擴充與最佳化 12
1.3.1 動態註意力的實現 12
1.3.2 Long-Range Attention 與 Sparse Attention 13
1.3.3 多樣化位置編碼 15
1.4 上下文視窗 17
1.4.1 上下文視窗擴充 17
1.4.2 內存與計算複雜度的平衡 18
1.4.3 DeepSeek-V3 在上下文視窗方面的最佳化 20
1.5 訓練成本與計算效率的平衡 21
1.5.1 參數量與計算需求的成長趨勢 21
1.5.2 GPU 運算架構在 Transformer 中的應用 23
1.5.3 DeepSeek-V3 如何降低訓練成本 25
1.6 本章小結 26
第 2章 DeepSeek-V3 核心架構及其訓練技術詳解 27
2.1 MoE 架構及其核心概念 27
2.1.1 Mixture of Experts（MoE）簡介 27
2.1.2 Sigmoid 路由的工作機制 29
2.1.3 基於 MoE 的 DeepSeek-V3 架構設計 31
2.2 FP8 混合精準度訓練的優點 32
2.2.1 混合精度計算的基本原理 32
2.2.2 FP8 在大模型訓練的應用 33
2.2.3 基於 FP8 的 DeepSeek-V3 效能提升策略 35
2.3 dualpipe 演算法與通訊優化 37
2.3.1 Dualpipe 雙管道處理演算法 37
2.3.2 All-to-All 跨節點通訊機制 39
2.3.3 Infiniband 與 NVLink 的頻寬最佳化 40
2.4 大模型的分佈式訓練 42
2.4.1 資料並行與模型並行的權衡 42
2.4.2 DeepSeek-V3 的分佈式訓練架構 44
2.4.3 動態學習率調度器的設計與最佳化 45
2.4.4 無輔助損耗的負載平衡策略 46
2.4.5 多令牌預測訓練目標 48
2.5 快取機制與 Token 49
2.5.1 緩存命中與未命中的基本概念 49
2.5.2 Token 的定義與編碼過程 51
2.5.3 DeepSeek-V3 的高效緩存機制 53
2.6 DeepSeek 系列模型 54
2.6.1 DeepSeek LLM 54
2.6.2 DeepSeek Coder 55
2.6.3 DeepSeek Math 57
2.6.4 DeepSeek VL 58
2.6.5 DeepSeek V2 59
2.6.6 DeepSeek Coder V2 60
2.6.7 DeepSeek-V3 61
2.7 本章小結 63
第3章 基於 DeepSeek-V3 大模型的發展導論 64
3.1 大模型應用場景 64
3.1.1 文本生成與摘要 64
3.1.2 問答系統與對話生成 65
3.1.3 多語言程式設計與程式碼生成 66
3.2 DeepSeek-V3 的優勢與應用方向 67
3.2.1 在不同領域的實際表現 67
3.2.2 多語言程式設計能力（基於 Aider 測評案例） 68
3.2.3 程式碼與數學任務的應用探索 68
3.3 Scaling Laws 研究與實務 69
3.3.1 模型規模與表現的關係 69
3.3.2 小模型上的 Scaling Laws 實驗結果 70
3.4 模型部署與整合 73
3.4.1 API 呼叫與即時產生 73
3.4.2 本地化部署 76
3.4.3 效能最佳化策略 78
3.5 開發中常見的問題與解決方案 81
3.5.1 輸入設計與產生控制 81
3.5.2 模型偏差與穩健性問題 84
3.5.3 關於 DeepSeek-V3 特定問題的應對技巧 87
3.6 本章小結 91
第二部分 生成式 AI 的專業應用與 Prompt 設計
第4章 DeepSeek-V3 大模型初體驗 94
4.1 對話與語意理解能力 94
4.1.1 單輪對話與多輪對話 94
4.1.2 上下文互動 96
4.2 數學推理能力 99
4.2.1 常規數學題目評估 99
4.2.2 複雜難題理解與推理 101
4.3 輔助程式設計能力 106
4.3.1 輔助演算法開發 106
4.3.2 軟件開發 108
4.4 本章小結 113
第5章 DeepSeek 開放平臺與 API 開發詳解 114
5.1 DeepSeek 開放平臺簡介 114
5.1.1 平臺核心模組與服務概述 114
5.1.2 開放生態中的關鍵角色與協作 116
5.2 DeepSeek API 的基礎操作與 API 接口詳解 118
5.2.1 API 呼叫的認證機制與請求結構 118
5.2.2 常用接口的功能解析與範例 121
5.3 API 效能最佳化與安全性策略 125
5.3.1 降低延遲的效能最佳化技巧 125
5.3.2 資料保護與呼叫權限管理 129
5.4 本章小結 132
第6章 對話生成、程式碼補全與客製化模型開發 133
6.1 對話生成的基本原理與實作 133
6.1.1 對話模型的輸入輸出設計 133
6.1.2 自然語言互動中的脈絡管理 136
6.2 程式碼補全的實作邏輯與最佳化 138
6.2.1 模型對程式語言的適配策略 139
6.2.2 深度補全功能的效能最佳化 141
6.3 基於 DeepSeek 的客製化模型開發 145
6.3.1 模型微調與任務特化技術 145
6.3.2 客製化對話與補全模型的案例解析 148
6.3.3 綜合案例：基於 DeepSeek-V3 模型的程式碼產生與任務特化 151
6.4 本章小結 157
第7章 對話前綴續寫、FIM 與 JSON 輸出開發詳解 158
7.1 對話前綴續寫的技術原理與應用 158
7.1.1 前綴建模的設計邏輯與實作方案 158
7.1.2 多樣化續寫風格的控制與實現 161
7.2 Fill-in-the-Middle（FIM）生成模式解析 164
7.2.1 FIM 任務定義與生成流程 164
7.2.2 DeepSeek 對 FIM 任務的最佳化技術 166
7.3 JSON 格式輸出的設計與產生邏輯 169
7.3.1 結構化資料產生的模型實作 169
7.3.2 JSON 輸出在實際開發上的應用 171
7.3.3 綜合案例：基於DeepSeek 模型的多輪對話與結構化資料產生 175
7.4 本章小結 179
第8章 函數回呼與上下文硬盤快取 180
8.1 函數回呼機制與應用場景 180
8.1.1 回呼函數原理及其設計原則 180
8.1.2 DeepSeek 回呼優化技巧 184
8.2 上下文硬盤快取的基本原理 187
8.2.1 緩存命中與未命中的影響分析 187
8.2.2 硬盤快取實現 190
8.3 函數回呼與快取機制的結合應用 194
8.3.1 基於上下文的智慧型快取呼叫設計 194
8.3.2 高效能快取與回呼組合的效能提升案例分析 197
8.3.3 綜合案例：智慧電站管理系統的 DeepSeek 整合與最佳化 201
8.4 本章小結 206
第9章 DeepSeek 提示庫：探索 Prompt 的更多可能 207
9.1 代碼相關應用 208
9.1.1 代碼改寫 208
9.1.2 代碼註 211
9.1.3 程式碼產生 213
9.2 內容生成與分類 219
9.2.1 內容分類 219
9.2.2 結構化輸出 221
9.3 角色扮演 223
9.3.1 角色扮演（自訂人設） 223
9.3.2 角色扮演（情境續寫） 225
9.4 文學創作 227
9.4.1 散文寫作 227
9.4.2 詩歌創作 229
9.5 文案與宣傳 230
9.5.1 文案大綱生成 230
9.5.2 宣傳標語產生 233
9.6 模型與翻譯專家 234
9.6.1 模型提示詞生成 234
9.6.2 中英翻譯專家 236
9.7 本章小結 238
第三部分 實戰與進階整合應用
第 10章 整合實戰 1：基於 LLM 的 Chat 類別客戶端開發 240
10.1 Chat 類別客戶端概述與功能特性 240
10.1.1 Chat 的核心設計理念 240
10.1.2 常見應用場景解析 243
10.2 DeepSeek API 的配置與整合 244
10.2.1 API 金鑰的取得與設定步驟 244
10.2.2 常見接口呼叫 247
10.2.3 Chat 類別客戶端 API 整合實作 252
10.3 多模型支援與切換實現 254
10.3.1 支援多模型切換的架構設計 255
10.3.2 不同任務情境下的模型選擇策略 258
10.3.3 完整程式碼及系統測試 262
10.4 本章小結 266
第 11章 整合實戰 2：AI 智慧助理開發 267
11.1 AI 助理：AI 時代的啟動器 267
11.1.1 AI 智慧助理的核心功能解讀 267
11.1.2 AI 助理的商業化應用趨勢 269
11.2 DeepSeek API 在 AI 智慧助理中的設定與應用 271
11.2.1 AI 智慧助理與 DeepSeek 的 API 適配流程 271
11.2.2 語音辨識與自然語言處理的結合應用 273
11.3 智慧助理功能的實現與最佳化 276
11.3.1 提升問答準確率的最佳化策略 276
11.3.2 持續學習與情境理解的增強技術 278
11.4 本章小結 282
第 12章 整合實戰 3：基於 VS Code 的輔助程式插件開發 283
12.1 輔助程式插件概述與核心功能 283
12.1.1 輔助程式插件功能定位 283
12.1.2 針對開發者的實用功能解析 288
12.2 在 VS Code 中整合 DeepSeek API 的步驟 292
12.2.1 插件中呼叫 API 的流程 292
12.2.2 高效管理 API 呼叫的快取 294
12.3 程式碼自動補全與智慧建議的實作 298
12.3.1 深度語意理解下的程式碼補全機制 298
12.3.2 個人化建議與開發模式靈活配置 302
12.4 使用輔助程式插件提升開發效率的技巧 306
12.4.1 快速錯誤定位與修復的工具整合 306
12.4.2 自動化腳本產生 310
12.4.3 快速產生大型專案文件註 314
12.4.4 DeepSeek 賦能專案建構 319
12.4.5 大型專案代碼維護 323
12.4.6 多語言支援的智慧化程式碼產生 327
12.4.7 深度整合開發環境的智慧化調試工具 330
12.4.8 智能化程式碼品質評估與最佳化建議產生 334
12.5 本章小結 338