DeepSeek率先响应AI生成内容标识新规，深度揭秘模型训练全流程

新规实施首日，DeepSeek即刻采取行动！未来，所有由自家AI生成的内容，均会明确标注「AI生成」身份。更为重要的是，DeepSeek主动公开了V3/R1模型的核心训练细节。

自今日起，国家互联网信息办公室发布的《人工智能生成合成内容标识办法》正式生效执行。

该办法第四条明确规定，需要对符合标准的AI生成合成内容添加清晰可见的标识。

紧随政策步伐，DeepSeek迅速做出响应。

近日，DeepSeek官方微博发布了最新公告——所有由人工智能生成的内容，都将显著标注「AI生成」字样。

公告同时严肃提醒用户，严禁故意删除、修改或隐藏标识，更不允许利用AI技术制作或传播虚假信息。

此外，DeepSeek同步发布了《模型原理与训练方法说明》文档，让外界得以窥见其技术实现路径。

接下来，我们将详细解读DeepSeek V3/R1模型的一些关键训练细节。

文档链接：https://cdn.deepseek.com/policies/zh-CN/model-algorithm-disclosure.html

应对新规要求，DeepSeek公开技术实现说明

DeepSeek详细阐述了大模型的训练与推理过程，涵盖了预训练、优化训练（微调）以及训练数据等核心环节。

各类大模型采用的神经网络架构对比

模型训练过程

模型训练阶段即模型的开发阶段：通过预设的深度神经网络架构与训练方法，研发人员构建出可投入实际使用的模型。

模型由多层神经网络构成，不同的架构设计直接影响模型的最终性能。同时，模型性能也受到参数规模的显著影响，而训练的本质即是确定这些参数的具体数值。

当前，先进大模型的参数数量已达到百亿乃至千亿级别。最新的DeepSeek-V3-0324模型，参数总量高达6850亿。

在训练过程中，这些参数通过梯度下降等优化算法进行迭代更新与调整。

DeepSeek将模型训练划分为预训练和优化训练两个主要阶段。

预训练：目标是通过海量数据训练模型，使其获得通用的语言理解与文本生成能力。

优化训练：也称为微调，是在预训练模型的基础上，利用特定任务的数据进一步调整模型参数，使其更好地适应实际应用场景的需求。

在预训练阶段，模型通过大规模的自监督学习，从文本数据中学习语言的潜在模式与知识关联。预训练完成后，模型能够理解和生成连贯的文本，但尚不具备精准回答问题或执行指令的能力，因此需要进行进一步的训练微调。

在优化训练阶段，模型通常通过监督微调（SFT）、强化学习（RL）等方法，学习如何根据指令回答问题，使其行为更符合人类的偏好与需求，并激发在特定领域的专业潜力。

经过优化训练的模型能更有效地满足实际应用需求，从而具备部署上线的条件。

揭秘训练核心，锻造顶尖AI智能

DeepSeek模型卓越能力的背后，依赖于高质量、大规模且多样化的数据基础。

在「预训练阶段」和「优化训练阶段」，所使用的数据策略各有侧重。

预训练阶段

在预训练阶段，主要采用了以下两类数据源：

互联网上公开可获取的信息，例如各类网页、公开文档等。

通过与合作方签署协议获得授权使用的数据。

需要明确的是，在此阶段，训练过程无需也不涉及收集个人身份信息，DeepSeek不会有意将数据关联至任何特定账户或个人，更不会主动将其用于模型训练。

然而，由于预训练数据规模极其庞大，其中可能会偶然包含部分个人信息。

对此，DeepSeek会通过先进的技术手段，尽力识别并移除此类信息，确保训练数据的纯净与安全。

为了保障数据的质量、安全与多样性，他们构建了一套严谨的数据治理流程——

首先，通过多级「过滤器」自动清除原始数据中的仇恨言论、色情低俗内容、暴力信息、垃圾广告以及可能侵犯知识产权的材料。

其次，结合算法与人工审核，识别并尽力降低数据中存在的统计性偏见，促使模型生成更公平、客观的结果。

优化训练阶段

进入优化训练阶段，通常需要人工或自动化方式构建、标注一批问答对数据用于模型训练。

DeepSeek在此次说明中表示：这些问答对数据主要由研究团队生成提供，其中极小部分数据的构建可能会参考用户的输入。

在DeepSeek-R1的训练中，研究人员引导模型生成包含反思和验证步骤的详细答案；收集并整理DeepSeek-R1-Zero的输出以提升可读性；以及通过人工注释进行后期处理以优化数据质量

如涉及使用用户输入构建训练数据，DeepSeek将对数据进行严格的安全加密、彻底的脱敏和匿名化处理，从而最大限度避免训练数据与任何特定个人产生关联。这些数据不会出现在模型对其他用户的输出中，也不会被用于用户画像或个性化推荐。

同时，DeepSeek为用户提供了退出此类数据使用的选择权。

为了确保模型的安全性，在优化训练阶段，DeepSeek专门构建了安全对齐数据集对模型进行训练，教导其回复符合人类主流价值观，从而增强模型内在的安全防护能力。

模型推理阶段

模型的推理阶段即模型被部署后提供服务的阶段。

训练完成的模型部署后，能够通过对输入信息进行编码和复杂计算来预测后续的文本单元（token），从而具备文本生成和对话等能力。

部署后的模型能够熟练执行基于文本生成的各类任务，并可集成到多种下游系统或应用程序中。

具体到DeepSeek的产品服务，模型采用自回归生成方式，基于输入的上下文，通过概率计算预测最可能接续的词汇序列。

推理完成后，模型输出相应的内容作为响应，形式包括文字、表格和代码等。

此过程并非简单的信息检索或对训练数据的“复制粘贴”，模型并未存储原始训练数据的副本，而是基于对语言结构和语义关系的深层理解，动态生成符合当前语境的全新回答。

DeepSeek在此次说明中再次强调了其开源承诺。

我们通过开源平台对外公开发布了所有模型的权重、参数以及推理工具代码等，采用宽松的MIT开源协议，供使用者自由、免费下载与部署。

同时，DeepSeek发布各模型的完整技术报告，以供技术社区和研究人员参考，帮助公众更深入地理解每个模型的技术原理与实现细节。

应对LLM幻觉风险，实施全生命周期治理

毋庸置疑，当前人工智能技术仍处于发展早期，存在其固有的局限性。

若技术被不当滥用，可能带来严重的负面影响。

技术局限性

AI有时会生成错误、遗漏或与事实不符的内容，这一现象通常被称为“幻觉”。

这是整个AI行业共同面临的挑战。

对此，DeepSeek正通过多种技术手段努力降低幻觉发生率，包括使用高质量训练数据、优化对齐策略、引入检索增强生成（RAG）等，但现阶段仍无法完全根除。

同时，他们还在产品欢迎页面、生成文本的末尾以及交互界面底部，添加了显著的提示标识。

特别提醒用户——该内容由人工智能生成，可能存在不准确之处。

因此，AI生成的内容仅供参考，用户不应将其输出的内容视作专业建议。

尤其在医疗、法律、金融等高度专业化的领域，DeepSeek明确表示不提供任何建议或承诺，专业事务仍需咨询相关领域的专业人士。

技术滥用风险

AI技术本身是中立的，但其滥用可能引发隐私泄露、版权争议、数据安全、内容安全、偏见歧视等多重风险。

DeepSeek对此高度重视，采取了一系列贯穿模型研发、训练、部署全生命周期的严格措施。

制定并执行内部风险管理规范

定期开展模型安全性评估

进行对抗性红队测试

持续提升模型与服务的透明度

更重要的是，DeepSeek保障了用户的知情权、选择权与控制权——

用户可以查询服务的基本信息、拒绝其数据被用于模型训练、删除其历史交互数据等。

参考资料：

https://cdn.deepseek.com/policies/zh-CN/model-algorithm-disclosure.htmlDeepSeek 关于 AI 生成合成内容标识的公告