引言
DeepSeek 是一种基于 Transformer 架构的大语言模型（LLM），具备强大的自然语言理解和生成能力。虽然官方提供了 API 和开源版本，但许多开发者希望了解如何从头训练一个类似的模型。本文将简要介绍训练 DeepSeek 类模型的关键流程。
训练 DeepSeek 的基本步骤
- 环境准备：安装 PyTorch、Hugging Face Transformers、DeepSpeed 等深度学习框架。
- 数据收集与清洗：获取大规模文本语料（如 Common Crawl、维基百科、书籍、代码等），并进行去重、过滤、格式标准化。
- 分词器训练：使用 SentencePiece 或 BPE 算法训练专属分词器，适配你的语料分布。
- 预训练（Pre-training）：在海量无标注文本上进行自回归语言建模，预测下一个 token。
- 指令微调（Instruction Tuning）：使用高质量问答对或任务指令数据集（如 Alpaca、Self-Instruct）对模型进行有监督微调。
- 强化学习优化（RLHF）：引入人类偏好数据，通过 PPO 等算法进一步对齐模型输出与人类期望。
- 评估与部署：使用 MMLU、HumanEval 等基准测试性能，并导出为 ONNX 或 GGUF 格式用于推理。
注意事项
- 训练大模型需要大量 GPU 资源（通常需多卡 A100/H100）和存储空间。
- 可考虑使用开源基础模型（如 DeepSeek-Coder、DeepSeek-Math）进行继续训练，节省成本。
- 务必遵守数据版权与隐私法规，避免使用敏感或侵权内容。
- 建议从小规模模型（如 1B 参数）开始实验，逐步扩展。
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