当前怎么训练deepseek

训练DeepSeek模型涉及多个阶段和复杂的技术。以下是训练DeepSeek的简要步骤：

1. 基础模型准备：从预训练的基础模型（如DeepSeek-V3-Base）开始。

2. R1-Zero训练：通过强化学习（RL）训练，无需标注的SFT训练集，使用组相对策略优化（GRPO）方法。

3. R1训练流程：

冷启动：使用少量长链推理（CoT）数据微调模型。

推理强化学习：增强模型推理能力。

拒绝采样和监督微调：保留正确且可读的样本，进行监督微调。

多样化强化学习：应用基于规则的奖励和人类偏好反馈。

4. 模型架构优化：采用多头潜在注意力机制（MLA）、解耦旋转位置嵌入等技术提升效率。

5. 开源实现和实验：利用开源资源和社区支持进行模型训练和性能评估。

请注意，训练DeepSeek需要高级技术知识和大量计算资源，建议参考官方文档和社区资源获取更详细的信息。

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