什么是“投喂训练”？
在大语言模型（如 DeepSeek）的开发中，“投喂训练”通常指将大量高质量文本数据输入模型，使其通过自监督学习掌握语言规律、知识结构和推理能力。这一过程包括预训练、指令微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）等多个阶段。
训练流程概览
1. 预训练（Pre-training）：模型在海量无标注文本上学习预测下一个词（Token），构建基础语言理解能力。
2. 指令微调（Supervised Fine-Tuning）：使用人工编写的问答对或任务指令数据，引导模型遵循用户意图输出有用回答。
3. 强化学习（RLHF）：通过人类对模型输出的偏好打分，训练奖励模型，并用其优化主模型，提升回答质量与安全性。
数据“投喂”的关键要素
- 数据多样性：涵盖百科、新闻、代码、论坛等多种来源，确保模型泛化能力。
- 数据清洗：去除低质、重复、有害内容，保障训练稳定性。
- 比例控制：不同领域数据按需配比，避免偏科或偏见。
- 持续更新：定期引入新数据，使模型保持时效性。
为何 DeepSeek 的训练效果突出？
DeepSeek 采用先进的多头潜在注意力（MLA）、多Token预测（MTP）等架构优化，在长上下文理解和复杂任务处理上表现优异。同时，其训练数据经过严格筛选与配比，结合高效的后训练策略，显著提升了实用性与安全性。