DeepSeek 通过结合迁移学习技术、数据预处理策略以及为特定领域量身定制的架构调整来处理领域自适应。核心思想是利用来自预训练模型的通用知识，同时将其适应于专门的任务或数据集。例如，如果开发人员希望将 DeepSeek 的模型应用于医学文本分析，则系统可能会在医学文献上微调基础模型，确保其理解医疗保健领域特有的术语和上下文。这个过程通常涉及参数高效的方法，例如 LoRA（低秩自适应），它仅修改模型权重的一个子集，以保留通用能力，同时添加特定领域的专业知识。与完全重新训练相比，这降低了计算成本。
DeepSeek 中领域自适应的关键部分涉及以数据为中心的优化。该系统优先考虑诸如特定领域的标记化、数据增强和目标抽样等预处理步骤。例如，当适应编程语言时，DeepSeek 可能会调整标记器以更好地处理代码语法（例如，将复合运算符（如“+=”）拆分为单独的标记）或过度采样稀有代码模式。此外，像对比学习这样的技术被用于将模型的表示与目标领域对齐。在法律文件用例中，这可能涉及训练模型通过将模型暴露于突出细微差异的精心策划的示例对，从而区分听起来相似的法律术语（例如，“疏忽”与“鲁莽”）。
最后，DeepSeek 采用动态评估和模块化架构来处理领域转移。组件（如特定领域的适配器层）可以基于输入类型激活，而不是静态模型。例如，财务分析任务可能会触发在盈利报告和市场数据上训练的专门模块，而客户支持查询会激活针对会话理解优化的单独模块。该系统还使用诸如不确定性校准之类的技术来识别域外输入，并将它们路由到回退机制或标记以供人工审核。这种模块化方法允许开发人员混合和匹配领域专业知识，而不会影响模型的整体性能，使其适用于多领域应用程序，例如处理技术文档和人力资源政策的企业聊天机器人。