作者：王曉華
出版社：深智數位股份有限公司
出版日期：2025/10/20
【內容】
►剖析 DeepSeek 核心架構與 MLA 注意力模組
►系統講解 MoE 混合專家模型的設計與調度
►建構完整的 PyTorch 多模態開發環境
►從基礎到進階掌握自注意力與位置編碼原理
►實作自回歸架構下的文字生成與情感分類
►探討 GQA、MQA、差分注意力等調優策略
►整合 API 調用與應用場景中的任務鏈設計
►部署本地多模態模型並實作 LoRA 微調
►實戰多模態圖文問答與交叉注意力語音轉換
►實現 Token 壓縮與特徵融合技術於影像識別
►使用 VQ-VAE 與 FSQ 進行影像與語音重建
►完整開發跨平台智慧客服應用與 UI 前端整合
本書重點在於多模態大模型 DeepSeek 的核心技術架構，深入解析其高效注意力機制（如MLA、MQA、GQA）與混合專家模型（MoE）在實際應用中的設計與優化策略。內容涵蓋從PyTorch環境建置、API串接到LoRA/PEFT微調等多個開發環節，並透過情感分類、語音辨識、圖文問答、影像生成等跨模態實例，具體展示各模組在不同任務中的運行特性與效能差異。書中對於特徵融合策略、位置編碼設計、token壓縮方法等議題也有細緻探討，尤其在調優章節中，對各類注意力變種模型的適用條件與實作瓶頸提供實證分析。對於希望深入理解高性能Transformer架構、多模態任務建模及部署流程的開發者與研究者而言，本書可作為技術參考與實作指南。
LLM開源大物 - DeepSeek深入技術多模態開發 王曉華
產品編號：9786267757383
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【目錄】
▌第1 章 高性能注意力與多模態融合
▌第2 章 PyTorch 深度學習環境架設
▌第3 章 注意力機制詳解之基礎篇
▌第4 章 注意力機制詳解之進階篇
▌第5 章 注意力機制詳解之高級篇
▌第6 章 注意力機制詳解之調優篇
▌第7 章 旅遊特種兵迪士尼大作戰：DeepSeek API呼叫與高精準路徑最佳化
▌第8 章 廣告文案撰寫實戰：多模態DeepSeek 當地語系化部署與微調
▌第9 章 注意力與特徵融合範式1：Diffusion 可控影像生成
▌第10 章 注意力與特徵融合範式2：多模態圖文理解與問答
▌第11 章 注意力與特徵融合範式3：交叉注意力語音轉換
▌第12 章 多模態特徵token 壓縮
▌第13 章 從二維到一維：影像編碼器詳解與圖形重建實戰
▌第14 章 基於PyTorch 的點對點視訊分類實戰
▌第15 章 基於DeepSeek 的跨平臺智慧客服開發實戰
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