DeepSeek 在处理迁移学习时，利用在广泛数据集上预训练的模型，并针对特定任务进行微调。该过程始于一个在多样化数据上训练的基础模型，该模型能捕捉语言、代码或其他领域的通用模式。在适应新任务时，DeepSeek 使用有针对性的数据集来调整模型的参数，重点关注应用程序的特定需求。例如，一个最初在通用文本上训练的模型可以利用专业语料库对医学文档分析进行微调。这种方法使模型能够保留其广泛的理解能力，同时在目标领域发展专业知识。为了优化效率，DeepSeek 在微调过程中通常会冻结某些层（如低级特征提取器），从而降低计算成本，同时允许较高层适应新任务。
DeepSeek 迁移学习流水线中的一个关键技术是动态数据选择和渐进式训练。该系统不使用静态数据集进行微调，而是优先处理与目标任务最相关的数据样本。例如，在调整语言模型处理法律文档时，流水线可能首先侧重于合同和法规，然后再引入案例法示例。这种分阶段的方法有助于模型逐步实现专业化，而不会过拟合。此外，DeepSeek 采用参数高效方法，如适配器层或低秩适应 (LoRA)，这些方法在微调过程中只修改模型权重的很小一部分。例如，LoRA 可能仅更新模型 2% 的参数，即可将其从通用文本生成适应到技术支持响应，从而显著缩短训练时间和资源需求。
DeepSeek 通过严格的基准测试和迭代优化来评估迁移学习的有效性。微调后，模型会在目标任务和原始通用任务上进行测试，以确保它们保持基线能力。例如，一个用于代码补全的模型将在编程挑战上进行评估，同时仍在标准语言理解基准上进行测试。如果发现性能差距，DeepSeek 会使用多任务学习或知识蒸馏等技术来平衡专业化和泛化能力。团队还采用自动化流水线来比较不同的微调策略——例如改变层冻结配置或数据增强方法——并根据推理速度、准确性和内存使用等指标选择最优方法。这个迭代过程确保迁移的模型满足实际部署要求，同时最大程度地减少计算开销。