深入探讨DeepSeek数据处理、数据质量和模型训练
研讨话题:
1. DeepSeek采用了哪些方法确保训练数据的质量和多样性?企业如何借鉴这些方法提升自有数据质量?
2. 如何构建高质量训练数据集以提升模型推理能力?如何用最少的数据和计算资源实现最佳效果?
3. 如何针对不同模态(图像、文本、视频)设计定制化数据增强策略?
4. DeepSeek模型在企业特定场景下的微调方法和最佳实践是什么?例如,根据任务类型选择最优优化器及学习率调度策略。
5. 如何建立涵盖完整性、准确性、一致性的评估指标,并通过自动化工具持续监控?
6. DeepSeek在代码理解和生成方面采用了哪些特殊的数据处理和训练方法?企业如何利用这些方法增强自有模型的编程能力?
7. 模型对长文本的处理能力源自哪些训练技巧?企业如何提升自有模型的长上下文理解能力?