DeepSeek模型原理

### DeepSeek 模型工作原理

#### 模型架构概述
DeepSeek系列模型中的LLM部分采用了自主研发的DeepSeek LLM模型，在整体设计上遵循常见的大型语言模型构建原则，不过对于特定细节并未做深入描述[^1]。

#### 微调方法与技术实现
针对DeepSeek-7B-chat版本，可以通过应用Transformers库以及PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）框架来实施LoRA（Low-Rank Adaptation）微调策略。这种方法允许仅调整少量新增参数而非整个网络权重，从而有效降低计算成本并提高效率[^2]。

配置LoRA的具体设置如下所示：

from peft import LoraConfig, TaskType

config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
    target_modules=[
        "q_proj",
        "k_proj",
        "v_proj",
        "o_proj",
        "gate_proj",
        "up_proj",
        "down_proj"
    ],
    inference_mode=False,
    r=8,
    lora_alpha=32,
    lora_dropout=0.1
)

上述代码片段定义了一个用于因果语言建模任务(Causal Language Modeling) 的LoRA配置对象`config`，指定了参与训练的目标模块列表及其超参数值，如秩(`r`)、缩放因子(`lora_alpha`) 和丢弃率 (`lora_dropout`) 等[^3]。

通过这种方式，可以在保持原有预训练成果的基础上快速适应新的应用场景或领域特点，进而提升对话系统的性能表现。