什么是“喂数据”？
在大语言模型（如 DeepSeek）的训练过程中，“喂数据”是指将结构化或非结构化的文本数据输入到模型中，使其通过学习掌握语言规律、知识表达和推理能力。
数据准备的基本步骤
- 数据收集：从公开语料库、自有文档、网页爬取等渠道获取原始文本。
- 数据清洗：去除噪声（如HTML标签、特殊符号、重复内容）、统一编码格式。
- 数据分词与标注（可选）：对特定任务（如命名实体识别）进行标注。
- 格式转换：通常需转换为纯文本（.txt）或 JSONL 格式，每行为一个训练样本。
- 数据切分：按 token 长度限制（如 4096 或 8192）进行切片，避免超长输入。
DeepSeek 支持的数据格式
DeepSeek 在预训练阶段主要使用大规模无监督文本；在后训练（如指令微调）阶段，推荐使用以下格式：
{"instruction": "请解释量子计算的基本原理", "input": "", "output": "量子计算利用量子比特..."}
{"instruction": "将以下英文翻译成中文", "input": "Artificial Intelligence is transforming the world.", "output": "人工智能正在改变世界。"}
注意事项
- 确保数据版权合规，避免使用侵权或敏感内容。
- 高质量数据 > 海量低质数据，优先选择专业、准确、多样化的语料。
- 训练前建议进行数据去重和质量评估（如困惑度检测）。
后续步骤
准备好数据后，可通过 DeepSeek 官方工具链或开源框架（如 Hugging Face Transformers + DeepSpeed）进行模型训练或微调。