摘要：DeepSeek母公司，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司近日发布官方模型算法透明度报告，详细披露其大语言模型的完整训练原理、数据采集流程以及技术实施细节（https://cdn.deepseek.com/policies/zh-CN/model-alg

DeepSeek母公司，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司近日发布官方模型算法透明度报告，详细披露其大语言模型的完整训练原理、数据采集流程以及技术实施细节（https://cdn.deepseek.com/policies/zh-CN/model-algorithm-disclosure.html）。这是中国AI企业首次如此详细地公开核心技术机制，标志着人工智能行业透明度达到新高度。

DeepSeek在其官方技术披露文件中明确表示，其线上服务基于深度神经网络大语言模型，采用标准的"预训练-优化训练"双阶段训练流程。该模型包含数十亿至数万亿参数，通过梯度下降算法在训练过程中持续优化。

在预训练阶段，模型通过大规模自监督学习从海量文本数据中习得语言模式与知识关联，建立起对人类语言的基础理解能力。这一阶段的训练使模型具备生成连贯文本的能力，但尚无法精确执行特定任务或回答复杂问题。

优化训练阶段则通过有监督微调和强化学习等方法，在预训练模型基础上进一步调整参数配置。该阶段训练使模型学会根据用户指令提供准确回应，并与人类偏好保持一致。经过这一阶段处理的模型能够胜任各类实际应用场景的需求。

值得注意的是，DeepSeek特别强调其模型采用自回归生成方式运行。模型基于输入上下文内容，通过概率计算预测最可能的词汇序列，而非简单检索或复制训练数据中的原始文本。该公司明确指出，模型并未存储用于训练的原始文本数据副本，而是基于对语言结构和语义关系的深度理解动态生成符合语境的回答。

在数据获取方面，DeepSeek将其训练数据分为两个明确类别。预训练阶段主要使用互联网公开可用信息以及与第三方合作获取的数据。该公司强调不会主动收集个人信息用于模型训练，但承认由于预训练数据规模庞大，部分在线公开内容或许可数据可能偶然包含个人信息。

为应对这一挑战，DeepSeek建立了严格的数据治理流程。公司通过自动过滤器筛查并移除包含仇恨言论、色情低俗、暴力内容、垃圾信息以及可能侵权的原始数据。同时，通过算法与人工审核相结合的方式，识别和减少大规模数据集中可能存在的统计性偏见。

在优化训练阶段，DeepSeek的研究团队主要通过人工或自动化方式构造问答对数据。虽然少部分数据构造可能基于用户输入，但公司对此类数据执行严格的安全加密、去标识化和匿名化处理，确保无法关联到任何特定个人。更重要的是，DeepSeek为用户提供了选择退出的权利。

与许多商业AI公司不同，DeepSeek坚持全面开源策略。该公司通过开源平台公开发布所有模型的权重、参数以及推理工具代码，并采用宽松的MIT协议，允许用户自由免费下载部署使用。

这一开源策略产生了深远影响。DeepSeek发布的完整技术报告为全球研究社区提供了详细的技术参考，促进了整个AI行业的知识共享与技术进步。该公司的开源模型在Hugging Face等平台上获得广泛关注，连续多月超越LLaMA等知名开源模型。

行业观察家认为，DeepSeek的全栈开源策略打破了科技巨头企业的技术壁垒，为全球开发者提供了平等获取先进AI技术的机会。这种做法不仅提升了DeepSeek在国际上的影响力，也推动了下游创新和改进浪潮。

DeepSeek在技术透明度报告中坦承人工智能技术的局限性和潜在风险。该公司指出，受限于当前技术原理，AI模型可能生成错误、遗漏或不符合事实的内容，即"幻觉"现象。为降低这一风险，DeepSeek采用高质量训练数据源、优化对齐策略、检索增强生成技术等多种方法。

在应用风险防范方面，DeepSeek建立了涵盖模型研发、训练、部署全生命周期的安全管理体系。该体系包括制定内部风险管理制度、开展模型安全性评估、进行红队测试、增强模型和服务透明度等措施。

为缓解AI技术滥用风险，DeepSeek赋予用户广泛权利，包括对模型技术和服务的知情权、选择权和控制权。用户可以查询服务基本信息、拒绝其数据用于模型训练、删除历史数据等。

DeepSeek的算法透明度披露在AI行业引发广泛讨论。一些专家指出，开源模型因其训练数据的可查性可能被认为更值得信赖。相比之下，一些大型AI公司因训练数据来源缺乏透明度而引发公众不满，甚至面临法律诉讼。

这一透明化举措出现在全球AI监管日趋严格的背景下。欧盟AI法案、美国行政命令以及中国《算法推荐管理规定》等法规都对AI系统的透明度提出更高要求。DeepSeek的主动披露可能为行业建立新的透明度标准。

业界分析师认为，DeepSeek的做法可能促使更多AI公司增加技术透明度。随着公众对AI技术理解需求的增长，以及监管机构对算法透明度要求的提升，技术透明化可能成为AI行业的发展趋势。

截至目前，DeepSeek估值已突破50亿美元，其开源策略与技术透明度的结合为其在激烈的AI竞争中开辟了独特路径。该公司的做法表明，在追求技术领先的同时保持开放透明，不仅不会损害商业利益，反而可能创造更大的市场价值和社会影响。

来源：人工智能学家