DeepSeekR1训练数据如何准备 - AI技术

DeepSeekR1训练数据准备指南

DeepSeekR1的训练数据准备需围绕任务适配性、数据质量、格式规范三大核心，覆盖从数据收集到预处理的完整流程，以下是具体步骤：

1. 数据收集：明确任务需求与来源

根据模型应用场景（如数学推理、代码生成、知识问答、多轮对话等），收集对应领域的高质量数据集。例如：

数学推理任务可使用NuminaMath-TIR（包含结构化数学题及步骤解答）、Bespoke-Stratos-17k（1.7万条推理问题，适合强化学习训练）；
通用NLP任务可使用C4（网页文本）、Books3（书籍数据）、Wikipedia（百科知识）；
专业领域任务（如金融、法律）需补充垂直领域的标注数据（如金融合同、法律条文）。

数据来源需确保合法性，优先选择公开数据集或经过授权的私有数据。

2. 数据清洗：去除噪声与无效数据

对收集的数据进行质量过滤，关键规则包括：

答案错误：直接删除或标注后修正（如核对数学题答案的正确性）；
推理跳跃：补充中间步骤（至少3个关键逻辑节点，如解方程需包含“因式分解→求根”步骤）；
表述模糊：重写为明确指令（如将“写个函数”改为“编写判断素数的函数，要求处理n≤1的特殊情况”）；
过时信息：更新至最新标准（如科技参数、历史解读）。

3. 数据格式化：结构化输入与标签

DeepSeekR1的训练数据需遵循结构化格式，以适配模型的输入要求：

单轮任务：使用标签包裹推理过程（覆盖关键逻辑），标签包裹最终答案（保持简洁）。例如：

{"text": "解方程 3x² - 12x = 0", "think": "1. 因式分解：3x(x-4)=0\n2. 分情况求解：- 3x=0 → x=0\n- x-4=0 → x=4", "answer": "x = 0 或 x = 4"}

多轮对话：采用{"messages": [{"role": "user", "content": "问题"}, {"role": "assistant", "content": "...\n..."}, ...]}格式，模拟真实对话场景。

4. 数据划分：分层抽样与验证集构建

将清洗后的数据划分为训练集、验证集、测试集，比例通常为80%:10%:10%（复杂任务可调整为70%:15%:15%）。划分时需注意：

分层抽样：确保各集合中任务类型、难度分布一致（如数学题中基础/进阶/挑战题的比例保持一致）；
验证集设计：包含20%的OOD（Out-of-Distribution）样本（如未见过的题型），用于评估模型的泛化能力。

5. 数据预处理：编码与分词

使用DeepSeekR1自带的Tokenizer对文本进行编码，转换为模型可理解的输入：

分词处理：通过AutoTokenizer.from_pretrained("DeepSeek/deepseek-r1-base")加载对应版本的tokenizer；
参数配置：设置padding="max_length"（填充至最大长度，如512或1024）、truncation=True（截断超长文本）、return_tensors="pt"（返回PyTorch张量）；
示例代码：

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DeepSeek/deepseek-r1-base")
inputs = tokenizer("示例文本", return_tensors="pt", padding="max_length", truncation=True)

多语言支持：若涉及非英语数据，需确保tokenizer支持对应语言（如中文、日文），避免分词错误。

6. 数据增强（可选）：提升泛化能力

针对小规模数据或特定任务，可采用数据增强技术：

问题重构：保持语义不变调整表述（如“求3x² - 12x = 0的解”改为“方程3x² - 12x = 0的根是什么？”）；
难度分级：将任务分为基础→进阶→挑战三级（如数学题从“解一元一次方程”到“解二元二次方程”）；
跨语言混合：支持中英混合推理步骤（如用英文描述问题，中文给出解答），需标注语言类型。

通过以上步骤，可构建符合DeepSeekR1训练要求的高质量数据集，为模型推理能力、泛化能力的提升奠定基础。