‌DeepSeek的训练过程结合了大规模数据预处理、混合架构设计和多阶段优化策略，其核心亮点包括：采用数万亿token的高质量语料、基于MoE（混合专家）的高效参数利用技术，以及从监督微调到RLHF的全流程对齐方法。‌

1. ‌数据构建与清洗‌
   训练数据覆盖多语言文本、代码和学术文献，通过去重、毒性过滤和质量评分筛选出高质量内容。采用渐进式数据分布策略，在预训练不同阶段动态调整数据配比，例如初期侧重通用语料，后期增强专业领域数据。

2. ‌混合架构设计‌
   基于Transformer结构引入MoE（混合专家）机制，每个前向传播仅激活部分神经元，实现万亿级参数规模下的高效计算。例如，模型包含共享的注意力层和动态路由的专家层，平衡了模型容量与训练成本。

3. ‌多阶段训练优化‌

   • ‌预训练阶段‌：使用数千张GPU/TPU集群进行分布式训练，采用3D并行（数据/模型/流水线并行）技术，结合梯度检查点降低显存占用。
   • ‌对齐阶段‌：先通过监督学习微调（SFT）优化指令响应能力，再应用RLHF（强化学习人类反馈）和DPO（直接偏好优化）细化输出安全性和有用性。

4. ‌持续迭代与评估‌
   通过基准测试（如MMLU、GSM8K）和对抗性测试验证能力边界，同时采用红队测试识别潜在风险。模型迭代中引入课程学习策略，逐步提升复杂任务的处理能力。

DeepSeek的训练体现了数据、算法和算力的深度协同，其技术路径为大规模AI模型的高效训练提供了实践参考。用户可通过官方技术报告获取细节参数与实验对比。