DeepSeek训练模型的核心方法包括三个阶段：海量数据预训练、任务导向的微调、强化学习优化，结合分布式计算与高效架构设计（如MoE和MLA注意力机制）实现高性能输出。

1. 预训练：知识积累的基础
   模型通过TB级多样化文本（如网页、代码、学术文献）学习语言模式，采用Transformer架构预测上下文，形成通用语言理解能力。关键点包括数据清洗（去重、过滤低质量内容）和高效分词（如Byte-Pair Encoding）。

2. 微调：任务适配的关键
   基于预训练模型，使用标注数据（如问答对、指令示例）调整参数，使其适应具体场景（如客服对话或代码生成）。监督微调（SFT）阶段通过高质量示例教会模型“说人话”，例如规范解题步骤或逻辑推理。

3. 强化学习：优化输出质量
   通过人类反馈或自动评估（如BLEU/ROUGE指标）对模型输出进行奖励，侧重过程合理性而非仅结果正确性。部分版本采用GRPO算法，结合专家并行（EP）等技术提升训练效率。

4. 技术支撑：效率与扩展性

   • 架构设计：MoE（混合专家）结构动态分配计算资源，MLA注意力机制减少推理开销。
   • 分布式训练：16路流水线并行、64路专家并行及ZeRO-1技术加速大规模参数训练。

总结：DeepSeek的训练融合了数据、算法与工程优化，从通用知识到精准任务表现逐步进阶，适合需要高效、智能输出的应用场景。