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DeepSeek是拿什么训练的？揭秘大模型背后的数据奥秘

1、90%训练数据来自公开互联网文本

1、deepseek是拿什么训练的？核心答案是海量公开数据。预训练阶段数据占比超90%，包括书籍、网页、论文、代码等。例如维基百科条目"量子力学是描述微观粒子行为的物理学理论..."这类高质量文本。

2、数据规模达TB级别。参考GPT-3的45TB训练数据，deepseek是拿什么训练的同样需要数TB级语料支撑。每行存储一个独立文档，用.zst格式压缩节省空间。

2、结构化数据格式提升训练效率

3、deepseek是拿什么训练的？JSON结构化格式是关键。字段包含文本内容、来源标识、领域标签等，例如："text":"DeepSeek成立于2023年...","source":"company_website","domain":"technology"。

4、支持多语言多任务。deepseek是拿什么训练的？通过ISO 639-1语言标记（如"zh"）实现跨语言训练，license字段标注CC-BY-4.0等协议确保合规。

3、指令微调数据让模型更智能

5、deepseek是拿什么训练的？10%数据用于指令微调。格式示例：{"system_prompt":"你是一个专业的技术文档助手...","instruction":"解释Transformer架构的核心思想"。

6、强化逻辑推理能力。deepseek是拿什么训练的？特别优化数学推理和结构化数据处理，这在金融风控、医疗诊断等场景表现突出。

4、技术创新优化训练过程

7、deepseek是拿什么训练的？MLA多层注意力架构是秘密武器。相比传统Transformer，计算量减少30%，训练速度提升2倍。

8、FP8混合精度框架省资源。deepseek是拿什么训练的？采用8位浮点运算，在保持模型精度同时降低GPU内存占用。

5、中文场景数据优势明显

9、deepseek是拿什么训练的？中文语料占比显著高于国际模型。包含技术文档、社交媒体等本土化内容，在代码生成任务中准确率提升40%。

10、持续更新数据源。deepseek是拿什么训练的？2025年仍通过实时采集系统补充新闻、学术论文等时效性内容。

11、总结来说，deepseek是拿什么训练的这个问题的答案有三层：TB级公开文本基础数据、结构化JSON格式存储、针对性指令微调数据。配合MLA架构等技术，使其在中文理解和逻辑推理上独具优势。