DeepSeek通过爬取互联网海量文本数据并经过清洗、标注和训练来构建模型，其核心优势在于高质量数据处理、独特的自我优化训练方法以及任务分解技术。

1. 数据获取与清洗
   DeepSeek从公开数据集、企业内部数据等多渠道爬取原始数据，通过去除噪声、缺失值和异常值等预处理操作提升数据质量。例如，文本数据需分词、去停用词，图像数据需裁剪归一化，确保输入模型的多样性和代表性。

2. 训练方法与优化
   采用MLA多层注意力架构和FP8混合精度训练框架，结合DualPipe跨节点通信技术，显著提升训练效率。模型通过自我挑战不断优化，如艺术创作类任务会持续学习风格演进，类似“学生主动精进技能”。

3. 任务分解与长文处理
   面对长文档（如《西游记》），需分段输入或生成目录后模块化处理。翻译类任务可拆解为多次调用API，避免单次输出限制（如5000字），同时利用渐进式微调策略适配不同领域需求。

4. 硬件与分布式支持
   依赖GPU/TPU集群加速计算，大规模数据训练时采用分布式架构。用户本地部署时可根据目标选择文本分析、图像识别等专用模型，灵活适配计算资源与预算。

DeepSeek的数据训练流程兼顾效率与适应性，从数据准备到结果解读形成闭环，适合复杂场景下的模型定制需求。