防詐3要訣：不聽信、不操作、掛斷電話 
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⭐本書基於 DeepSeek-V3，並涵蓋最新版 DeepSeek-R1 解析與應用。
結合最新研究與實戰經驗，深入解析生成式 AI 技術，內容實用、操作簡單，
讓你立即掌握 DeepSeek 真實戰力！🚀
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內容簡介
⭐本書基於 DeepSeek-V3，並涵蓋最新版 DeepSeek-R1 解析與應用。
結合最新研究與實戰經驗，深入解析生成式 AI 技術，內容實用、操作簡單，
讓你立即掌握 DeepSeek 真實戰力！🚀
DeepSeek 是一種基於 Transformer 的生成式 AI（Artificial Intelligence）大模型，融合了 MoE 架構、混合精度訓練、分散式優化等先進技術，具備強大的文本生成、多模態處理以及任務客製化能力。
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，並收錄最新版 DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解，帶您緊跟技術發展的脈動。
• 核心技術拆解：從混合專家模型（MoE）、FP8 混合精度訓練，到上下文管理與 API 整合，掌握大模型關鍵技術。
• 應用實例豐富：涵蓋 NLP、程式生成、數學推理、多模態輸出等，案例詳實步驟清楚，學完即可實作。
• 進階提示技巧：教您運用對話前綴、FIM 生成、JSON 輸出等技巧，引導模型高效生成精準內容。
透過深入講解與實用案例，幫助讀者理解 DeepSeek 模型從原理到開發的完整流程，
無論你是剛踏入大語言模型世界的 AI 新手，還是正著手將生成式 AI 落地專案的技術開發者，
本書都能成為你實戰導入、快速上手的最佳攻略。現在就翻開本書，讓 DeepSeek 成為你的 AI 強力助手！
產品目錄
【Part I 生成式 AI 的理論基礎與技術架構】
Chapter 1 Transformer 與注意力機制的核心原理
1.1 Transformer 的基本結構
1.2 注意力機制的核心原理
1.3 Transformer 的擴充與最佳化
1.4 上下文視窗
1.5 訓練成本與運算效能的平衡
1.6 本章小結
Chapter 2 DeepSeek-V3 核心架構及其訓練技術詳解
2.1 MoE 架構及其核心概念
2.2 FP8 混合精度訓練的優勢
2.3 DualPipe 演算法與通訊最佳化
2.4 大模型的分散式訓練
2.5 快取機制與Token 管理
2.6 DeepSeek 系列模型
2.7 本章小結
Chapter 3 基於 DeepSeek-V3 模型的開發導論
3.1 大模型應用場景
3.2 DeepSeek-V3 的優勢與應用方向
3.3 Scaling Laws 研究與實踐
3.4 模型部署與整合
3.5 開發中的常見問題與解決方案
3.6 本章小結
【Part II 生成式AI 的專業應用與 Prompt 設計】
Chapter 4 DeepSeek-V3 大模型初體驗
4.1 對話生成與語意理解能力
4.2 數學推理能力
4.3 輔助程式設計能力
4.4 本章小結
Chapter 5 DeepSeek 開放平台與 API 開發詳解
5.1 DeepSeek 開放平台簡介
5.2 DeepSeek API 的基礎操作與 API 介面詳解
5.3 API 效能最佳化與安全策略
5.4 本章小結
Chapter 6 對話生成、程式碼補全與客製化模型開發
6.1 對話生成的基本原理與實作
6.2 程式碼補全的實作邏輯與最佳化
6.3 基於 DeepSeek 的客製化模型開發
6.4 本章小結
Chapter 7 對話前綴續寫、FIM 與 JSON 輸出開發詳解
7.1 對話前綴續寫的技術原理與應用
7.2 FIM 生成模式解析
7.3 JSON 格式輸出的設計與生成邏輯
7.4 本章小結
Chapter 8 函式回呼與上下文硬碟快取
8.1 函式回呼機制與應用場景
8.2 上下文硬碟快取的基本原理
8.3 函式回呼與快取機制的結合應用
8.4 本章小結
Chapter 9 DeepSeek 提示庫：探索 Prompt 的更多可能
9.1 程式碼相關應用
9.2 內容生成與分類
9.3 內角色扮演
9.4 文學創作
9.5 文案與宣傳
9.6 模型提示詞與翻譯專家
9.7 本章小結
【Part III 實戰與進階整合應用】
Chapter 10 整合實戰 1：基於 LLM 的 Chat 類客戶端開發
10.1 Chat 類客戶端概述及其功能特點
10.2 DeepSeek API 的配置與整合
10.3 多模型支援與切換
10.4 本章小結
Chapter 11 整合實戰 2：AI 助理開發
11.1 AI 助理：AI 時代的啟動器
11.2 DeepSeek API 在 AI 助理中的配置與應用
11.3 智慧助手功能的實作與最佳化
11.4 本章小結
Chapter 12 整合實戰 3：以 VSCode 為基礎的輔助程式設計外掛開發
12.1 輔助程式設計外掛概述及其核心功能
12.2 在 VS Code 中整合 DeepSeekAP
12.3 程式碼自動補全與智慧建議的實作
12.4 使用輔助程式設計外掛提升開發效率
12.5 本章小結
Appendix A DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解
A.1 DeepSeek-R1 整體架構解析
A.2 DeepSeek-R1 推論機制與高效運算
A.3 DeepSeek-R1 API 初步開發指南
A.4 DeepSeek-R1 在推論任務中的應用
A.5 DeepSeek-R1 的局限性與未來最佳化方向
A.6 本章小結
Chapter 1 Transformer 與注意力機制的核心原理
1.1 Transformer 的基本結構
1.2 注意力機制的核心原理
1.3 Transformer 的擴充與最佳化
1.4 上下文視窗
1.5 訓練成本與運算效能的平衡
1.6 本章小結
Chapter 2 DeepSeek-V3 核心架構及其訓練技術詳解
2.1 MoE 架構及其核心概念
2.2 FP8 混合精度訓練的優勢
2.3 DualPipe 演算法與通訊最佳化
2.4 大模型的分散式訓練
2.5 快取機制與Token 管理
2.6 DeepSeek 系列模型
2.7 本章小結
Chapter 3 基於 DeepSeek-V3 模型的開發導論
3.1 大模型應用場景
3.2 DeepSeek-V3 的優勢與應用方向
3.3 Scaling Laws 研究與實踐
3.4 模型部署與整合
3.5 開發中的常見問題與解決方案
3.6 本章小結
【Part II 生成式AI 的專業應用與 Prompt 設計】
Chapter 4 DeepSeek-V3 大模型初體驗
4.1 對話生成與語意理解能力
4.2 數學推理能力
4.3 輔助程式設計能力
4.4 本章小結
Chapter 5 DeepSeek 開放平台與 API 開發詳解
5.1 DeepSeek 開放平台簡介
5.2 DeepSeek API 的基礎操作與 API 介面詳解
5.3 API 效能最佳化與安全策略
5.4 本章小結
Chapter 6 對話生成、程式碼補全與客製化模型開發
6.1 對話生成的基本原理與實作
6.2 程式碼補全的實作邏輯與最佳化
6.3 基於 DeepSeek 的客製化模型開發
6.4 本章小結
Chapter 7 對話前綴續寫、FIM 與 JSON 輸出開發詳解
7.1 對話前綴續寫的技術原理與應用
7.2 FIM 生成模式解析
7.3 JSON 格式輸出的設計與生成邏輯
7.4 本章小結
Chapter 8 函式回呼與上下文硬碟快取
8.1 函式回呼機制與應用場景
8.2 上下文硬碟快取的基本原理
8.3 函式回呼與快取機制的結合應用
8.4 本章小結
Chapter 9 DeepSeek 提示庫：探索 Prompt 的更多可能
9.1 程式碼相關應用
9.2 內容生成與分類
9.3 內角色扮演
9.4 文學創作
9.5 文案與宣傳
9.6 模型提示詞與翻譯專家
9.7 本章小結
【Part III 實戰與進階整合應用】
Chapter 10 整合實戰 1：基於 LLM 的 Chat 類客戶端開發
10.1 Chat 類客戶端概述及其功能特點
10.2 DeepSeek API 的配置與整合
10.3 多模型支援與切換
10.4 本章小結
Chapter 11 整合實戰 2：AI 助理開發
11.1 AI 助理：AI 時代的啟動器
11.2 DeepSeek API 在 AI 助理中的配置與應用
11.3 智慧助手功能的實作與最佳化
11.4 本章小結
Chapter 12 整合實戰 3：以 VSCode 為基礎的輔助程式設計外掛開發
12.1 輔助程式設計外掛概述及其核心功能
12.2 在 VS Code 中整合 DeepSeekAP
12.3 程式碼自動補全與智慧建議的實作
12.4 使用輔助程式設計外掛提升開發效率
12.5 本章小結
Appendix A DeepSeek-R1 推論大模型架構詳解
A.1 DeepSeek-R1 整體架構解析
A.2 DeepSeek-R1 推論機制與高效運算
A.3 DeepSeek-R1 API 初步開發指南
A.4 DeepSeek-R1 在推論任務中的應用
A.5 DeepSeek-R1 的局限性與未來最佳化方向
A.6 本章小結
作者介紹
未來智慧實驗室（Future Intelligence Lab）由多位頂尖大學的博士與碩士組成，專注於大模型的研發與創新，聚焦於自然語言處理、深度學習、電腦視覺及多模態學習等領域。團隊致力於推動AI技術的突破，並為企業及開發者提供全方位的技術支援，協助複雜AI專案的高效開發與應用。
代晶畢業於清華大學，其研究領域涵蓋資料探勘與自然語言處理等。曾在IBM、VMware等知名企業擔任技術工程師超過十年，擁有紮實的技術基礎與廣泛的產業經驗。近年來，專注於大模型訓練、自然語言處理與模型優化等前沿技術，擁有敏銳的產業洞察力，熱衷於分享產業新動態，向大眾提供更有價值的知識內容，幫助更多人快速掌握AI領域的前沿知識。
代晶畢業於清華大學，其研究領域涵蓋資料探勘與自然語言處理等。曾在IBM、VMware等知名企業擔任技術工程師超過十年，擁有紮實的技術基礎與廣泛的產業經驗。近年來，專注於大模型訓練、自然語言處理與模型優化等前沿技術，擁有敏銳的產業洞察力，熱衷於分享產業新動態，向大眾提供更有價值的知識內容，幫助更多人快速掌握AI領域的前沿知識。
規格
誠品貨碼 / 2682896588008
ISBN13 / 9786264250658
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9786264250658
頁數 / 448
裝訂 / P:平裝
語言 / 1:中文/繁體
尺寸 / 17X23X2CM
級別 / N:無
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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