什么是 DeepSeek 投喂训练？

DeepSeek 是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列高性能开源大语言模型。所谓“投喂训练”，是指通过向模型输入大量高质量、结构化的文本数据，使其在特定任务或领域中获得更强的理解与生成能力。

为什么需要投喂训练？

预训练模型虽然具备广泛的知识基础，但在垂直领域（如法律、医疗、金融等）表现可能不足。通过针对性的数据投喂与微调（Fine-tuning），可显著提升模型在专业场景下的准确率与实用性。

如何进行有效的投喂训练？

1. 数据准备：收集高质量、无噪声、标注清晰的语料。
2. 格式统一：建议使用 JSONL 或对话模板格式，确保输入输出结构一致。
3. 模型选择：根据算力选择 DeepSeek-1.5B、7B 或 MoE 版本。
4. 训练策略：采用 LoRA 等参数高效微调方法，降低资源消耗。
5. 评估验证：通过人工评估或自动指标（如 BLEU、ROUGE）检验效果。

注意事项

投喂数据需遵守法律法规，避免包含敏感、侵权或虚假信息。同时，建议对训练结果进行充分测试，防止模型产生偏见或幻觉。