DeepSeek模型的训练过程主要基于大规模高质量数据、高效分布式计算框架和先进的自监督学习技术，其核心亮点包括：海量多源数据清洗、混合精度训练加速、MoE架构动态参数激活。
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数据准备与清洗
- 收集涵盖代码、学术论文、多语言文本的万亿级token数据，通过去重、毒性过滤、质量评分构建高质量语料库。
- 采用基于规则和模型的数据平衡策略，确保数学推理、编程等专业领域数据占比不低于15%。
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分布式训练架构
- 使用3D并行（数据/模型/流水线并行）技术，在数千张GPU集群上实现近线性加速比，支持单任务万卡级扩展。
- 通过ZeRO-3优化显存占用，混合精度训练（FP16+FP32）降低50%通信开销。
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训练算法优化
- 采用变长序列打包技术提升GPU利用率至92%以上，动态批处理使吞吐量翻倍。
- 基于课程学习的渐进式训练策略，先训练简单样本再过渡到复杂逻辑推理数据。
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MoE架构动态调整
- 每层部署16-64个专家网络，门控机制根据输入类型激活Top2专家，实现万亿参数下单样本仅调用300亿参数。
- 专家负载均衡算法避免热门专家过载，稀疏化训练节省70%计算资源。
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强化学习微调阶段
- 基于人类反馈的RLHF对齐，通过奖励模型对安全性、有用性进行多维度评分优化。
- 采用拒绝采样和PPO算法迭代调整，使有害输出率降低至0.3%以下。
实际部署时需注意：训练周期通常持续30-60天，建议采用渐进式扩展策略（先7B参数试跑再千亿级全量训练），并持续监控损失函数波动与硬件利用率。
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