DeepSeekR1训练方法如何进行数据预处理

DeepSeek R1训练时的数据预处理可参考以下方法：

1. 数据清洗：去除重复数据、处理缺失值（如填充或删除）、纠正错误数据，还可统一数据格式，如将日期格式统一。
2. 数据转换：将文本数据转换为数值形式，如使用分词器将自然语言转化为数值表示，还可进行特征提取和归一化处理，将数据缩放到相同尺度范围。
3. 数据增强：对于文本数据，可通过同义词替换、句子重组等方式增加数据多样性。
4. 数据分割：将数据集分为训练集、验证集和测试集，比例通常为70:15:15。
5. 领域自适应：采用课程学习策略逐步引入专业领域数据，并动态调整领域混合比例。