DeepSeek的训练与优化流程

DeepSeek的训练与优化流程

一、数据工程体系

1. 多模态数据融合处理

• 动态数据湖架构：
  • 实时摄入互联网文本、科学论文、专利文献、传感器数据等20+数据源
  • 日均处理原始数据量达1.2PB，支持200+文件格式自动解析
• 智能清洗流水线：
  • 基于大模型的语义去重算法，重复数据识别准确率99.6%
  • 创新应用对抗网络生成噪声数据，增强模型鲁棒性
  • 专利级数据质量评估体系（DQAS 3.0）包含87个质量维度

2. 知识增强处理

• 结构化知识注入：
  • 构建万亿级多语言知识图谱，实体关系抽取精度91.2%
  • 开发神经符号系统，实现知识图谱与文本数据的联合编码
• 领域自适应增强：
  • 法律/医疗/金融等专业领域构建定制化数据蒸馏管道
  • 行业术语识别与强化学习结合，专业领域困惑度降低40%

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二、训练框架设计

1. 混合并行架构

• 3D并行策略优化：
  • 数据并行：1024节点级Sharding
  • 流水线并行：