deepseek模型代码

### DeepSeek 模型的源代码实现 DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的大规模语言模型，其设计目标是为了在多种自然语言处理任务上达到卓越性能。以下是有关其实现的核心部分： #### 1. **Transformer 的基础架构** DeepSeek 基于标准的 Transformer 结构构建，该结构由多层编码器和解码器组成[^1]。每一层都包含了自注意力机制（Self-Attention Mechanism）以及前馈神经网络（Feedforward Neural Network）。这种架构使得模型能够高效捕捉输入序列中的长期依赖关系。 ```python import torch import torch.nn as nn class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_size, heads): super(SelfAttention, self).__init__() self.embed_size = embed_size self.heads = heads # 定义线性变换矩阵 Q, K, V 和输出投影矩阵 O self.values = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False) self.keys = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False) self.queries = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False) self.fc_out = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size) def forward(self, values, keys, query, mask=None): N = query.shape[0] value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1] # 将嵌入向量拆分为多个头 values = self.values(values).view(N, value_len, self.heads, -1) keys = self.keys(keys).view(N, key_len, self.heads, -1) queries = self.queries(query).view(N, query_len, self.heads, -1) energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [queries, keys]) / (self.embed_size ** (1/2)) if mask is not None: energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20")) attention = torch.softmax(energy, dim=-1) out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape( N, query_len, self.embed_size ) out = self.fc_out(out) return out ``` 上述代码展示了如何通过 PyTorch 实现自注意力机制的一部分，这是 DeepSeek 中的关键组件之一。 #### 2. **预训练过程** DeepSeek 使用了大量的无标注文本数据进行预训练，这些数据涵盖了广泛的领域和主题。预训练的目标函数通常包括掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）和因果语言建模（Causal Language Modeling, CLM），这有助于提高模型的语言理解和生成能力。 #### 3. **微调阶段** 为了适应特定的任务需求，DeepSeek 可以在其预训练的基础上进一步微调。例如，在分类任务中可以添加全连接层作为最终输出；而在生成任务中，则可以通过调整温度参数来控制输出的概率分布。 ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("deepseek/coder") training_args = TrainingArguments(output_dir="./results") trainer = Trainer(model=model, args=training_args) # 开始微调 trainer.train() ``` 此代码片段演示了如何利用 Hugging Face Transformers 库加载并微调 DeepSeek 模型实例。 --- ###