一、预训练（PreTraining）：构建基础能力的基石

预训练阶段是DeepSeek大模型能力形成的起点，其核心目标是通过海量无标注数据学习语言的通用模式。该阶段采用自监督学习范式，典型方法包括掩码语言模型（MLM）和因果语言模型（CLM）。例如，在MLM任务中，模型需预测被遮盖的词语（如”The cat sits on the [MASK]”），通过最小化交叉熵损失函数优化参数。

技术实现层面，预训练需解决三大挑战：

1. 数据工程：需构建覆盖多领域、多语言的清洗数据集。例如，DeepSeek可能整合维基百科、书籍、网页等来源，通过去重、过滤低质量内容、平衡领域分布等步骤构建训练语料。
2. 架构设计：采用Transformer架构的变体，如DeepSeek-V3可能引入稀疏注意力机制降低计算复杂度。模型规模从百亿到万亿参数不等，需权衡计算资源与性能。
3. 优化策略：使用AdamW优化器配合余弦学习率衰减，批量大小通常设为数百万token。例如，某版本训练中可能采用4096的batch size，初始学习率1e-4，经过50万步线性预热后衰减。

预训练阶段直接决定模型的下限能力。实验表明，在相同数据规模下，优化预训练策略可使模型在下游任务中的准确率提升15%-20%。

二、监督微调（SFT）：定向优化任务表现

监督微调阶段通过标注数据将通用能力转化为特定任务能力。该阶段采用有监督学习，输入为任务相关的提示-响应对（如问答对、对话轮次），输出为优化后的模型参数。

关键实施要点包括：

1. 数据构建：需设计覆盖多场景的标注体系。例如，在客服场景中，标注数据可能包含”用户提问-正确回复-错误回复”三元组，用于训练模型区分有效与无效响应。
2. 损失函数设计：除交叉熵损失外，可引入长度归一化因子防止短序列过度惩罚。例如，某版本SFT采用：

   loss = cross_entropy_loss / (response_length ** 0.5)

3. 渐进式微调：采用分层解冻策略，先微调顶层参数，再逐步解冻底层。实验显示，此方法可使收敛速度提升30%，同时减少灾难性遗忘风险。

SFT阶段需平衡任务适配与通用能力保留。通过对比实验发现，过度微调可能导致模型在开放域生成质量下降12%，因此需控制微调轮数（通常3-5轮）和标注数据量（万级到百万级）。

三、奖励建模：构建价值评估体系

奖励建模阶段通过人类反馈定义模型输出的质量标准。该阶段采用偏好学习（Preference Learning），核心步骤包括：

1. 数据采集：收集人类对模型输出的排序或评分数据。例如，在文本摘要任务中，标注员可能对多个候选摘要进行质量排序，形成偏好对（A>B）。
2. 奖励函数设计：基于Bradley-Terry模型构建奖励函数，预测输出被偏好的概率。典型实现为：

   def reward_score(output_a, output_b):
       logits = model.predict_preference(output_a, output_b)
       return sigmoid(logits)

3. 对抗验证：引入判别器检测奖励模型与人类偏好的一致性。通过最小化JS散度优化奖励函数，使模型预测与人类标注的KL散度降低至0.1以下。

奖励建模的质量直接影响后续强化学习效果。实验表明，奖励模型准确率每提升1%，最终模型在人类评估中的胜率可提高2.3%。

四、基于强化学习的优化：突破性能瓶颈

强化学习阶段通过PPO（Proximal Policy Optimization）算法优化模型策略。该阶段的关键技术包括：

1. 策略网络设计：采用与基础模型相同的架构，但输入增加奖励信号。例如，在生成任务中，策略网络可能同时接收提示、历史对话和即时奖励作为输入。
2. 价值网络构建：独立训练价值网络估计状态价值，解决PPO中的方差问题。价值网络损失函数为：

   value_loss = MSE(value_network(state), return_to_go)

3. KL约束机制：通过KL散度限制策略更新幅度，防止策略偏离初始分布。典型实现为在PPO损失中加入KL惩罚项：

   kl_penalty = beta * KL(new_policy || old_policy)
   ppo_loss = policy_loss - alpha * value_loss + kl_penalty

强化学习阶段需解决探索-利用平衡问题。通过自适应KL系数调整（如初始beta=0.2，根据KL值动态调整），可使模型在保持稳定性的同时实现性能跃升。某版本训练中，此方法使模型在数学推理任务中的准确率从68%提升至82%。

五、四阶段协同训练方法论

DeepSeek的四阶段训练需构建闭环优化体系：

1. 数据流设计：预训练数据覆盖通用领域，SFT数据聚焦任务场景，奖励数据反映人类偏好，形成数据金字塔结构。
2. 参数传递策略：预训练参数作为SFT的初始化，SFT参数作为强化学习的策略起点，实现能力渐进式积累。
3. 评估体系构建：建立包含自动指标（如BLEU、ROUGE）和人工评估的多维度评估框架，确保各阶段目标对齐。

实践表明，采用四阶段协同训练的模型在SuperGLUE基准测试中平均得分可达89.7，较单阶段训练模型提升21.3分。对于开发者而言，关键启示在于：

1. 预训练阶段需优先保证数据质量而非数量
2. SFT阶段应采用小批量、多轮次的迭代策略
3. 奖励建模需覆盖边缘案例以提升鲁棒性
4. 强化学习阶段需动态调整超参数

DeepSeek大模型的训练体系代表了大规模语言模型开发的先进实践，其四阶段方法论为行业提供了可复用的技术框架。随着模型规模的持续增长，如何进一步优化各阶段的计算效率与效果对齐，将成为下一代模型研发的核心方向。