DeepSeek 是一个基于大规模语言模型的人工智能系统，其强大的语言理解和生成能力离不开高质量、多样化的训练数据。
根据公开资料和行业通用做法，DeepSeek 的训练数据主要来源于以下几类：
- 公开网页文本：从互联网上合法抓取的公开网页内容，涵盖新闻、百科、论坛、博客等。
- 开源代码库：如 GitHub 上的公开项目，用于提升模型对编程语言的理解与生成能力。
- 书籍与学术文献：包括公有领域的图书、论文和技术文档，增强模型的知识广度与逻辑推理能力。
- 多语言语料：支持中文为主的多语言训练，提升跨语言交互表现。
值得注意的是，DeepSeek 在数据预处理阶段会进行严格的去重、过滤和隐私信息清除，以确保模型训练的安全性与合规性。此外，其后训练阶段还结合了人工指令微调（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），进一步优化输出质量与用户意图对齐。
通过多元、海量且高质量的数据“投喂”，DeepSeek 才能在复杂任务中展现出卓越性能。