引言
DeepSeek 是一款强大的大语言模型，为了使其在特定任务或领域中表现更佳，开发者通常需要向其“投喂”高质量的训练数据。本文将介绍如何准备和投喂数据，以有效提升 DeepSeek 的性能。
1. 数据格式要求
DeepSeek 支持多种文本格式的数据输入，常见格式包括：
- 纯文本（.txt）：每行一个样本，适合简单问答对或语句。
- JSONL（.jsonl）：每行为一个 JSON 对象，推荐用于结构化指令微调数据，例如：
{"instruction": "解释量子计算", "input": "", "output": "量子计算是一种..."} - CSV/TSV：适用于表格型数据，需确保字段清晰对应指令、输入与输出。
2. 数据预处理建议
- 去除重复、低质量或无关内容；
- 统一编码为 UTF-8；
- 对敏感或隐私信息进行脱敏处理；
- 确保指令清晰、输出准确，避免模糊或矛盾样本。
3. 投喂方式
目前 DeepSeek 主要通过以下方式接受数据投喂：
- 微调（Fine-tuning）：使用自有数据对模型进行全量或 LoRA 微调；
- 提示工程（Prompt Engineering）：在推理时通过上下文注入示例（few-shot learning）；
- RAG（检索增强生成）：将外部知识库作为动态数据源，在运行时提供相关信息。
4. 注意事项
- 避免投喂含有偏见、违法或误导性内容；
- 数据量并非越多越好，质量优先；
- 遵循 DeepSeek 官方文档中的数据规范与许可协议。
5. 参考资源
了解更多 DeepSeek 使用技巧与技术细节，请参考以下官方资源：