什么是DeepSeek？
DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列开源大语言模型，支持多语言、代码生成、数学推理等能力，广泛应用于科研与工业场景。
常见面试问题
- 请简述Transformer架构的核心组件及其作用。
- 如何评估一个大语言模型的性能？有哪些常用指标？
- DeepSeek模型在训练过程中使用了哪些优化策略？
- 解释LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方法的原理与优势。
- 如何处理大模型推理中的显存不足问题？
答案解析示例
问题：解释LoRA微调方法的原理与优势。
答案：LoRA通过在原始权重矩阵旁路添加低秩分解矩阵来实现参数高效微调。其优势包括：显著减少可训练参数量、节省显存、易于部署，同时保持接近全参数微调的性能。
准备建议
建议深入理解大模型基础理论（如注意力机制、位置编码）、熟悉PyTorch/TensorFlow框架，并动手实践模型微调与部署。关注DeepSeek官方GitHub仓库和文档，掌握其最新特性。