DeepSeek 喂数据指南

什么是“喂数据”？

在大语言模型（如 DeepSeek）的训练或微调过程中，“喂数据”指的是将结构化或非结构化的文本数据输入到模型中，使其学习语言模式、知识和推理能力。高质量的数据是模型性能的关键。

喂数据前的准备

• 数据清洗：去除重复、噪声、广告、乱码等无效内容。
• 格式统一：推荐使用纯文本（.txt）、JSONL 或 Markdown 格式。
• 隐私脱敏：确保不包含个人身份信息（PII）或敏感数据。
• 领域对齐：根据应用场景（如编程、客服、写作）选择相关语料。

推荐的数据格式示例

JSONL（每行一个样本）：

{
  "instruction": "写一个Python函数计算斐波那契数列",
  "input": "",
  "output": "def fib(n):\n    if n <= 1:\n        return n\n    return fib(n-1) + fib(n-2)"
}

这种格式适用于指令微调（Instruction Tuning），能有效提升模型遵循指令的能力。

注意事项

1. 避免低质量网络爬虫数据，优先使用权威来源。
2. 数据多样性有助于提升泛化能力，但需控制领域相关性。
3. 训练前建议进行小规模验证（dry run），检查 tokenization 是否正常。
4. 遵守《网络安全法》及数据合规要求，不得使用非法获取的数据。