DeepSeekR1训练方法需要多少数据

DeepSeek-R1训练方法中的数据规模与构成

DeepSeek-R1的训练数据体系以“规模庞大+结构化分层+高质量筛选”为核心，兼顾通用能力与推理专项能力的构建，具体数据规模及构成如下：

1. 基础训练数据：超大规模通用语料

DeepSeek-R1的基础数据层采用100B tokens的通用文本语料（涵盖书籍、网页、百科等），用于建立模型的基础语言理解与生成能力。这类数据是模型获取通用语义知识的基石，确保其对自然语言的理解符合人类常识。

2. 推理专项数据：结构化任务数据

为强化模型的推理能力，训练数据中包含5B tokens的推理专项数据，聚焦数学证明、代码调试、科学推理等结构化任务。这类数据通过明确的逻辑步骤设计，引导模型学习“分步思考-验证-调整”的推理模式。

3. 合成数据：自博弈扩展的长尾场景

通过“教师-学生”自生成模式扩展长尾场景数据（如需要多次假设验证的物理问题）。教师模型生成复杂问题，学生模型尝试解决，教师再提供反馈，这种机制使训练数据量指数级增长，覆盖更罕见的推理场景。

4. 具体任务数据集：四大类核心任务

DeepSeek-R1的训练数据进一步细化为四大类具体任务，数据规模明确：

• 数学数据集：2.6万道定量推理题（涵盖数学考试与竞赛题目，要求逐步推理并给出最终答案）；
• 编程数据集：1.7万道算法竞赛题+8千道Bug修复题（后者来自真实GitHub issue，需定位并修复缺陷）；
• STEM数据集：2.2万道物理、化学、生物等学科的选择题（要求选择最科学的答案）；
• 逻辑数据集：1.5万道真实与合成逻辑问题（用于提升模型的逻辑分析能力）。

5. 强化学习辅助数据：有用性与无害性排序

为提升模型的“有用性”与“无害性”，训练中引入两类辅助数据：

• 有用性排序数据：6.6万题（涵盖创意写作、编辑、事实问答等领域，用于训练奖励模型识别高质量输出）；
• 无害性排序数据：1.2万题（用于引导模型避免生成违规或有害内容）。

综上，DeepSeek-R1的训练数据体系通过“通用基础+专项推理+合成扩展+结构化任务”的组合，实现了数据规模与质量的平衡，为其强大的推理能力提供了数据支撑。