ジ呼喚ジ LV
发表于 2025-4-10 20:55:55
以下是用通俗易懂方式描述DeepSeek大模型训练的大致过程：
准备阶段
1. 数据收集：
要找大量各种各样的数据 ，这些数据就像是模型学习的“课本”。比如包括新闻文章、小说、百科知识、论坛帖子等等。数据涵盖不同领域、不同风格，这样模型就能学到丰富多样的知识和语言模式 。
2. 数据预处理：
收集来的数据比较杂乱 ，需要进行整理。这就好比把课本里的内容排版整齐。要对数据进行清理，去掉那些错误的、重复的信息；还要把文本数据转化成计算机能理解的数字形式 ，也就是把文字变成一个个数字编码 ，方便后续模型处理。
模型搭建
就像盖房子需要设计图纸一样 ，要搭建一个适合的神经网络结构作为DeepSeek模型的基础框架 。这个框架决定了模型如何处理输入的数据、如何进行计算和学习。不同的模型结构在功能和性能上会有差异 ，研究人员会根据需求设计出合适的结构来让模型更好地学习语言知识和模式 。
训练阶段
1. 输入数据：
把预处理好的数据一批一批地输入到搭建好的模型中 。每一批数据就像是给模型布置的“作业” ，模型会对这些数据进行处理。
2. 前向传播：
数据进入模型后 ，会按照模型设定的结构和规则进行计算 ，从输入层逐步传递到输出层 ，这个过程就叫前向传播 。在这个过程中，模型会尝试根据输入数据做出预测 ，比如预测下一个词可能是什么。
3. 计算损失：
模型做出预测后 ，要看看预测得准不准 。这时候就需要计算损失 ，损失可以理解为模型预测结果和真实答案之间的差距 。就像考试后看自己答对答错了多少 ，损失越小说明模型预测得越准 。
4. 反向传播与参数更新：
知道损失后 ，就要想办法让损失变小 。这就通过反向传播来实现 ，反向传播是从输出层往回算 ，根据损失的情况找出哪些参数（模型内部的一些设置值 ，就像房子里的各种“零件”的调整值）需要调整 ，然后对这些参数进行更新 。就好比根据考试错题找到学习的薄弱点并进行改进 。通过不断重复前向传播、计算损失、反向传播与参数更新这个过程 ，模型就能逐渐学习到数据中的规律 ，提高预测的准确性。
评估与优化
1. 评估模型：
训练一段时间后 ，要用另外一部分没在训练中用过的数据来测试模型 。这部分数据就像是“新的考试题目” ，看看模型在新数据上的表现如何 ，评估它的准确性、泛化能力等指标 。
2. 优化调整：
如果评估结果不理想 ，就需要进一步优化模型 。可能要调整模型的结构 ，或者改变训练的参数 ，比如学习率（它决定了参数更新的速度） ，然后重新进行训练 ，不断重复这个评估和优化的过程 ，直到模型达到满意的性能 。 |
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