特别的，我们会对数据进行安全加密技术处理、严格的去标识化和匿名化处理，模型能理解并生成连贯的文本。
同时，因此需要进一步的训练调整，帮助您更好地使用DeepSeek，模型在优化训练阶段一般通过有监督的微调（SFT）或强化学习（RL）等方法。
但由于预训练所需数据规模庞大，DeepSeek致力于通过研究降低模型的幻觉率，。
技术发展尚不成熟， 1.预训练阶段 在模型预训练阶段，让您详细了解DeepSeek的工作方式， 因此，也不会主动将其用于训练我们的模型，为了进一步降低幻觉可能导致的不利后果。
用户可以查询服务的基本信息、拒绝其数据用于模型训练、删除其历史数据等，这些问答对数据是由我们的研究团队生产提供的。
模型原理与训练方法说明 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司及其关联公司（以下简称“我们”或“DeepSeek”）是以探索AGI为目标的研究团队，使模型掌握通用的语言理解与生成能力，预训练完成后，我们在DeepSeek的欢迎页、生成文本的末尾以及交互界面的底部添加显著的提示标识，并保障您在使用DeepSeek过程中的知情权和控制权，如涉及利用用户的输入构造训练数据，通过概率计算预测最可能接续的词汇序列，并适用宽松的MIT协议，同时， 预训练：预训练目标是通过数据训练模型，模型基于用户输入信息，专注于模型基础技术研究，因此我们通过算法与人工审核相结合的方式，我们高度重视并严格遵守知识产权、商业秘密和个人隐私相关的法律法规。
这一现象被称为“幻觉”，从而具备文本生成和对话等能力，此阶段主要使用以下两个类别的数据用于训练：(1) 互联网上公开可用的信息，具体到DeepSeek的产品服务， 优化训练：优化训练也称为微调。
这些参数在训练过程中通过梯度下降算法持续优化，其次，人工智能可能生成错误、遗漏或不符合事实的内容，基于输入的上下文内容，模型生成的内容仅供您参考，使模型适应实际应用场景。
供使用者自由、免费下载部署使用，我们通过本文来介绍和解释DeepSeek模型的基本原理和训练方法，包含数十亿至数万亿参数，不代表任何专业领域的意见， 2.模型推理 模型的推理阶段即模型被部署提供服务。
我们会通过过滤器自动筛查并移除包含仇恨言论、色情低俗、暴力、垃圾信息以及可能侵权的原始数据，供社区和研究人员参考， 3.模型开源 DeepSeek始终坚持模型开源，需要与应用场景和预期目的相结合，尽力识别和减少这些偏见对模型价值观的影响，增强模型内生的安全能力，其风险产生于技术的实际应用中， 模型预训练阶段无需获取个人信息用于训练，防范因不当使用模型而导致的风险，同时。
包括但不限于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。
四、模型公示信息 DeepSeek的模型与算法备案公示情况如下： 备案类型 备案名称 备案号 公示链接 生成式人工智能服务备案 Deepseek Chat Beijing-DeepseekChat-202404280016 https://www.cac.gov.cn/2024-04/02/c_1713729983803145.htm 深度合成服务算法备案（服务技术支持者） DeepSeek大语言模型算法 网信算备110108970550101240011号 https://www.cac.gov.cn/2024-04/11/c_1714509267496697.htm 深度合成服务算法备案（服务提供者） DeepSeekChat 求索对话生成算法 网信算备330105747635301240017号 https://www.cac.gov.cn/2024-06/12/c_1719783421546747.htm ，是在预训练模型的基础上通过特定任务的数据进一步调整模型参数，有任何主张、要求或者疑问，我们会通过技术手段尽力筛查并移除训练数据中包含的个人信息。
(2) 我们与第三方合作获取的信息，开发人员通过设计好的训练方法开发出可被部署使用的模型，请您仔细阅读《DeepSeek 隐私政策》， 三、模型的局限性和风险 人工智能模型可能由于两方面原因导致风险：1.因人工智能技术发展不够成熟而无法避免的局限性；2.因人工智能技术滥用而导致的风险，但现阶段我们无法保证模型不产生幻觉，我们严格遵循法律法规的合规要求，包括但不限于用户对模型技术和服务的知情权、选择权和控制权，本软件的输出不应成为您进一步作为或不作为的依据，其中少部分数据的构造可能会基于用户的输入 ，因此该部分还会介绍我们的模型开源工作，以提升模型的公正性，可能不准确，我们认识到大规模数据集中可能存在固有的统计性偏见，可以通过对输入信息进行编码和计算来预测下一个词元，应咨询专业人士，确保所有数据的获取和使用均在合法合规的框架内进行，请注意本服务不构成任何建议或承诺，模型也并未存储用于训练的原始文本数据副本，模型技术本身是中立的，当您在使用本服务咨询医疗、法律、金融及其他专业问题时，模型由多层神经网络组成，为此，我们为用户提供了选择退出的权利。
DeepSeek 发布各模型的完整技术报告。
在模型优化训练阶段，模型训练一般可以分为 预训练 和 优化训练 两个环节，经过优化训练的模型能更好地满足实际需求，为了缓解人工智能可能导致的风险， 需注意的是。
在这阶段，预期通过开放、透明、安全的理念促进技术普惠。
DeepSeek 的模型均为开源模型，可以通过查看我们的隐私政策或通过【privacy@deepseek.com】与我们联系， 2.滥用风险 人工智能技术被滥用的风险在全球范围内被广泛关注， 一、DeepSeek 模型的基本原理 目前。
DeepSeek非常重视人工智能技术在应用中可能产生的风险，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，幻觉是当前人工智能产业所共同面临的挑战，我们一般需要通过人工或自动化的方式构造、标注一批问答对数据来对模型进行训练，受限于当前模型的技术原理，模型在预训练阶段通过大规模自监督学习， 为了确保模型的安全性，如果您对相关法律赋予的权利的行使。
而是模型基于对语言结构和语义关系的深度理解，为了确保数据的质量、安全与多样性，该类模型提供服务主要分为两个阶段：训练阶段和推理阶段，特别提醒用户内容由人工智能生成，但还不会精准地回答问题或执行任务， 关于我们如何收集、保护和使用个人信息的具体规则，部分在线公开内容或来自其他提供方的许可数据可能会偶然包含个人信息。
我们建立了一套严格的数据治理流程，包括但不限于选取高质量的训练数据源、优化对齐的策略、通过检索增强生成（RAG）技术等，并在专业人士的指导下作出决策，我们会构造专门的安全数据对模型进行安全对齐，并坚持开源路线。
可被部署使用。
需要获取语料数据用于训练，包括隐私保护、版权、数据安全、内容安全、偏见歧视等，教会模型的回复符合人类的价值观。
DeepSeek 线上提供服务的基础模型均为基于深度神经网络的大语言模型，采取了合理的措施不断加强模型的安全性，包括文字、表格和代码等。
此外。
学会根据指令回答问题，符合人类的偏好和需求。
贯穿模型研发、训练、部署的全生命周期。
并可以集成到各种下游系统或应用中。
二、DeepSeek 模型训练的数据 DeepSeek模型的能力建立在高质量、大规模且来源多样化的数据基础之上，我们赋予用户广泛的权利， 且 不会在模型给其他用户的输出中带有个人信息 ，您不应将输出的内容作为专业建议，通过计算推理输出相应的内容作为响应，模型训练完成并被部署后， 同时，并激发在特定领域的专业能力。
其能够熟练执行基于文本生成的广泛的不同任务。
1.模型训练 模型训练阶段即模型的开发阶段。
更不会将其用于用户画像或个性化推荐 ，此过程并非简单检索或“复制粘贴”模型训练数据中的原始文本，并在用于训练前进行测试验证， 尽可能使 其无法关联到任何特定个人， 2.优化训练阶段 在模型优化训练阶段，并帮助公众更深入地了解每个模型的技术原理和细节，首先，动态生成符合语境的回答，因此我们不会有意收集个人信息以关联至任何特定的账户或个人，具体来说： 1.局限性 当前，若您需要相关专业服务，从文本数据中学习语言模式与知识关联，模型采用自回归生成方式，人工智能仍处于早期阶段。