DeepSeek 公开模型原理与训练方法说明
DeepSeek发布官方说明，披露了其大语言模型的训练原理、数据来源等信息。DeepSeek表示其线上服务基于深度神经网络大模型，采用“预训练—优化训练”两阶段流程。
在预训练阶段，模型通过大规模自监督学习获取通用语言能力；在优化训练阶段，则使用有监督微调（SFT）或强化学习（RL）对模型进行任务适配；最终部署的模型以自回归方式实时生成文本，而非简单的信息检索。
数据来源方面，预训练语料由互联网公开信息和第三方合作数据组成，不主动收集个人信息。优化训练阶段的数据由研究团队自建问答对，少量样本可能源自用户输入，但均经过了去标识化、加密及匿名化处理，并为用户提供了退出机制。
完整内容查看：https://cdn.deepseek.com/policies/zh-CN/model-algorithm-disclosure.html
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