​​DeepSeek的训练方法融合了分布式计算、混合精度优化、强化学习与持续学习等前沿技术，通过高效并行策略和人类反馈机制，实现大规模语言模型的高性能训练。​​

1. ​​分布式训练框架​​
   DeepSeek采用数据并行、模型并行和流水线并行技术，将海量计算任务分配到多个节点，显著提升训练效率。数据并行拆分批次数据，模型并行划分参数，流水线并行则按层分配计算资源，三者结合实现超大规模模型的可行训练。

2. ​​混合精度训练​​
   结合FP16和FP32浮点数运算，减少显存占用并加速计算。通过损失缩放技术避免半精度下的梯度消失问题，确保模型精度不受影响。

3. ​​强化学习与多词元预测​​
   采用组相对策略优化（GRPO）框架，通过奖励信号自主优化推理能力。多词元预测（MTP）技术同时预测多个未来token，提升数据利用率和训练信号密度。

4. ​​持续学习与微调​​
   定期用新数据更新模型，保持知识时效性；针对特定任务（如代码生成）进行监督微调，结合领域数据优化性能。

5. ​​人类反馈强化学习（RLHF）​​
   将人工标注的偏好数据作为奖励信号，调整模型输出风格，使其更符合人类价值观和需求。

​​总结​​：DeepSeek的训练方法通过技术创新与工程优化，平衡了效率与性能，为AI模型的实用化提供了可靠路径。实际应用中需根据任务需求选择适配的并行策略和优化技术。