DeepSeek如何喂数据

DeepSeek 是一款高性能的开源大语言模型，适用于多种场景下的自然语言处理任务。为了让 DeepSeek 更好地理解特定领域或任务，开发者通常需要“喂”给它高质量的训练数据。本文将介绍如何为 DeepSeek 准备和输入训练数据。

1. 数据格式要求

DeepSeek 支持常见的文本数据格式，推荐使用以下结构：

• 纯文本（.txt）：每行一个样本，适合无监督预训练。
• JSONL（.jsonl）：每行一个 JSON 对象，包含 input/output 字段，适用于指令微调（SFT）。
• CSV/TSV：带表头的表格数据，需确保字段清晰对应 prompt 和 response。

2. 数据清洗与预处理

高质量的数据是模型效果的关键。建议执行以下步骤：

• 去除重复、低质量或无关内容；
• 统一编码格式（推荐 UTF-8）；
• 过滤特殊字符、HTML 标签或广告文本；
• 对敏感信息进行脱敏处理。

3. 数据标注与构造

若用于指令微调，应构造“指令-输入-输出”三元组：

{
  "instruction": "将以下英文翻译成中文",
  "input": "Hello, how are you?",
  "output": "你好，你怎么样？"
}

确保指令清晰、输出准确，并覆盖多样化的任务类型（如问答、摘要、改写等）。

4. 数据量与多样性

建议至少准备数千至上万条高质量样本。数据应覆盖目标应用场景的各类情况，避免偏斜或过拟合。

5. 训练与验证

将数据划分为训练集与验证集（如 9:1），使用 DeepSeek 官方提供的训练脚本进行微调。注意监控 loss 曲线和验证指标，防止过拟合。

6. 注意事项

• 遵守数据版权与隐私法规；
• 避免注入偏见或有害内容；
• 定期评估模型输出质量，迭代优化数据。