DeepSeek公开模型的原理与训练方法详解

DeepSeek是一个公开的深度学习模型，其原理基于神经网络，通过模拟人脑神经元的连接方式，实现对数据的处理与识别，该模型的训练方法包括数据预处理、模型构建、训练过程及优化等步骤，通过大量的数据训练和不断的优化，DeepSeek模型能够高效地处理各种任务，如图像识别、语音识别等，并具有良好的泛化能力。

deepseek近日发布了官方说明，详细介绍了其大语言模型的训练机制与数据来源。据披露，其在线服务依托于深度神经网络大模型，整体训练过程分为“预训练—优化训练”两个阶段。

在预训练阶段，模型通过大规模自监督学习，从海量文本中掌握语言的基本结构与通用知识；进入优化训练阶段后，则采用有监督微调（SFT）或强化学习（RL）等方法，使模型能够更好地适应具体任务需求。最终上线的模型以自回归方式逐字生成响应内容，而非依赖固定模板或检索已有信息。

关于数据构成，预训练所使用的语料主要来源于互联网上的公开文本以及第三方合作提供的数据，不涉及主动采集用户个人数据。而在优化训练阶段，所用数据主要由研发团队自行构建的问答对组成，仅有少量样本可能来自用户实际输入，但均已实施去标识化、加密和匿名化处理，并为用户配备了选择退出的机制，以保障隐私权益。

完整说明请参阅：https://www.php.cn/link/26d160177fbd694985bb302d8bd2d44b

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