DeepSeek的回答内容主要来源于其训练时使用的海量公开数据、知识库和实时信息检索能力,通过深度学习技术整合信息,提供准确、全面的答案。
- 训练数据:DeepSeek基于大规模公开文本数据训练,包括书籍、论文、百科、新闻等,确保知识覆盖广泛领域。
- 知识库整合:系统会结合结构化知识库(如科学事实、历史事件等)优化回答,提高信息的可靠性。
- 实时检索:部分问题可通过联网获取最新信息(如新闻、股价),弥补训练数据的时效局限。
- 逻辑推理:利用模型的理解和推理能力,对复杂问题进行分析,而非简单复制数据。
DeepSeek的回答并非直接引用单一来源,而是综合多维度信息生成,用户仍建议交叉验证关键内容。