DeepSeek投喂的四种情况

在人工智能大模型的训练与优化过程中，“投喂”通常指将数据输入模型以进行学习或调整。针对 DeepSeek 系列大模型，常见的投喂方式可分为以下四种典型情况：

1. 全量预训练（Full Pre-training）

这是模型从零开始学习语言规律的基础阶段。系统使用海量无标注文本（如网页、书籍、百科等）对模型进行大规模训练，使其掌握通用语言理解和生成能力。此阶段计算成本高、耗时长，但为后续所有任务奠定基础。

2. 增量学习（Continual / Incremental Learning）

在已有模型基础上，持续引入新数据进行训练，使模型能适应新知识或领域变化（如新增科技术语、社会事件等）。关键挑战在于避免“灾难性遗忘”——即学习新内容时丢失旧知识。

3. 监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT）

使用高质量的人工标注数据（如问答对、指令-响应样本）对预训练模型进行针对性调整，使其更符合特定任务需求（如客服对话、代码生成）。这是提升模型实用性的关键步骤。

4. 指令微调与对齐（Instruction Tuning & Alignment）

通过人类反馈强化学习（RLHF）或多轮指令优化，让模型输出更安全、有用、符合人类价值观。例如，避免生成有害内容、提高逻辑一致性、遵循用户明确意图等。此阶段显著提升用户体验和模型可靠性。

理解这四种投喂方式，有助于开发者合理选择训练策略，平衡性能、成本与安全性，充分发挥 DeepSeek 等大模型的潜力。