DeepSeek投喂详细教程

DeepSeek 是一款强大的大语言模型，支持通过“投喂”自定义数据进行微调或增强其在特定领域的表现。本文将为你详细介绍如何正确地为 DeepSeek 投喂数据，以获得最佳效果。

一、什么是“投喂”？

“投喂”是指向 AI 模型提供结构化或非结构化的文本数据，使其学习特定知识、风格或任务逻辑。这在垂直领域（如法律、医疗、教育）中尤为重要。

二、投喂前的准备工作

1. 明确目标：确定你想让模型学会什么（如回答特定问题、模仿某种文风等）。
2. 收集高质量数据：确保数据准确、无偏见、格式统一。
3. 清洗与标注：去除无关内容，必要时对数据打标签（如问答对、指令-响应对）。

三、数据格式要求

DeepSeek 推荐使用以下格式之一：

• JSONL（每行一个 JSON 对象）：

  {"instruction": "如何煮咖啡？", "input": "", "output": "使用咖啡机..."}

• 纯文本（适用于通用语料）：每段独立成块，段落间空一行。

四、上传与投喂步骤

1. 登录 DeepSeek 官方平台或 API 控制台。
2. 进入“模型微调”或“数据投喂”页面。
3. 上传准备好的数据文件（支持 .txt, .jsonl 等）。
4. 选择投喂模式（增量学习 / 全量微调）。
5. 启动训练任务并等待完成。

五、常见问题与建议

• ❌ 避免投喂重复、低质量或含敏感信息的数据。
• ✅ 建议每次投喂数据量不少于 1000 条，以保证效果。
• 🔁 投喂后需进行测试验证，观察模型输出是否符合预期。

六、进阶技巧

结合 Prompt Engineering 与投喂数据协同优化，可显著提升模型在特定场景下的表现。例如，在投喂数据中嵌入角色设定或约束条件。