DeepSeek投喂的四种情况

在使用或研究 DeepSeek 大语言模型时，“投喂”通常指将数据、指令或上下文信息输入给模型的过程。根据应用场景和训练阶段的不同，可将“投喂”分为以下四种典型情况：

1. 预训练阶段的数据投喂

在预训练阶段，DeepSeek 通过海量互联网文本进行自监督学习。此时的“投喂”是指将原始文本按 Token 切分后输入模型，让其预测下一个词（Next Token Prediction）。这一过程不依赖人工标注，旨在学习语言的通用结构与知识。

2. 指令微调（Instruction Tuning）

为了使模型更好地遵循人类指令，DeepSeek 会接受成对的“指令-响应”数据投喂。例如：“请总结以下文章……” + 对应摘要。这种有监督微调显著提升了模型在特定任务上的表现和可控性。

3. 基于人类反馈的强化学习（RLHF）

在 RLHF 阶段，模型生成多个回答，由人类评估排序，再通过强化学习优化策略。此时“投喂”的不仅是指令，还包括人类偏好评分信号，引导模型输出更安全、有用、符合价值观的内容。

4. 实际使用中的上下文投喂

用户在与 DeepSeek 交互时，每次提问都会连同之前的对话历史一起“投喂”给模型。这种动态上下文投喂使模型具备多轮对话理解能力，能维持话题连贯性并避免重复解释。