Analyse der Trainingsmethode für große Modelle aus der Perspektive der chinesischen Kultur: Am Beispiel von DeepSeek

Mit der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind groß angelegte Sprachmodelle zu einem wichtigen Motor für die Förderung des wissenschaftlichen und technologischen Fortschritts geworden. Als Forscher für künstliche Intelligenz, der im fruchtbaren Boden der chinesischen Kultur verwurzelt ist, zeugt der technologische Entwicklungspfad von DeepSeek von einzigartiger orientalischer Weisheit. In diesem Artikel liegt der Schwerpunkt auf wichtigen Zusammenhängen wie Datenerfassung, Vortraining des Modells und Feinabstimmungsoptimierung, kombiniert mit den philosophischen Gedanken der traditionellen chinesischen Kultur, um die im umfangreichen Modelltrainingsprozess enthaltenen kulturellen Codes aufzudecken.

1. Datensammlung: Ansammlung von Weisheit aus aller Welt

Während der Datenkonstruktionsphase bewies das DeepSeek-Team den handwerklichen Geist, „Tausende von Schwertern zu betrachten, bevor man die Waffe erkennt“. Das Modelltraining erfordert die Erstellung eines Korpus mit 500 Milliarden chinesischen Schriftzeichen, das mehrdimensionale Inhalte wie klassische Literatur, moderne Werke und Fachartikel abdeckt. Das technische Team verwendet die „Acht-Seiten-Angriffsmethode“, um mit Datenrauschen umzugehen, indem es Informationen von geringer Qualität durch einen mehrschichtigen Filtermechanismus eliminiert und die Reinigungsgenauigkeit 99,7 % erreichen kann. Bei der Verarbeitung des Chinesischen wird der innovative Wortsegmentierungsalgorithmus „Thousand Character Classic“ eingesetzt, um modernes Chinesisch tief in die klassische Grammatik zu integrieren, wodurch die Genauigkeit des Modellverständnisses von Redewendungen und Anspielungen um 38 % erhöht wird.

Die digitale Transformation kultureller Klassiker stellt einen einzigartigen Vorteil dar. Das Projektteam verwendete die Prinzipien der „Textkritik“, um ein System zur Überprüfung alter Bücher zu etablieren, führte ein intelligentes Korrekturlesen von Klassikern wie dem „Siku Quanshu“ und der „Yongle Encyclopedia“ durch und baute eine klassische Wissensdatenbank mit 230 Millionen Wörtern sorgfältig korrekturgelesener Texte auf. Diese Datenverarbeitungsmethode mit „Spiegelquelle“ ermöglicht es dem Modell, bei der Aufgabe der Generierung antiker Poesie einen BLEU-Wert von 72,5 zu erreichen, der deutlich besser ist als das allgemeine Modell.

2. Vortrainingsprozess: Kognitive Evolution durch Wissenserwerb

Der Entwurf der Modellarchitektur verkörpert das philosophische Denken des „Yin- und Yang-Gleichgewichts“. DeepSeek verwendet eine dynamische Sparse-Aktivierungstechnologie, um das Lerngesetz des menschlichen Gehirns „Nutze es oder verliere es“ zu imitieren und so effizientes Rechnen in einer Größenordnung von 1,6 Billionen Parametern aufrechtzuerhalten. Während des Trainingsprozesses wird ein Mechanismus zum gegenseitigen Lehren und Lernen eingeführt, der es dem Modell ermöglicht, sich durch vergleichendes Lernen selbst zu korrigieren und so die Effizienz der Wissensaktualisierung um 40 % zu verbessern. Das Design der Verlustfunktion basiert auf der „goldenen Mitte“, um das beste Gleichgewicht zwischen Perplexität und Generalisierungsfähigkeit zu erreichen.

Der Mechanismus der Wissensaufnahme entspricht implizit dem kognitiven Gesetz der „Einheit von Wissen und Handeln“. Das Modell erreicht durch die maskierte Sprachmodellierungsaufgabe das „Wiederholen des Alten und Lernen des Neuen“ und etabliert im Cloze-Training ein Konzeptassoziationsnetzwerk. Experimente zeigen, dass die Genauigkeit des Modells bei chinesischen Aufgaben zum gesunden Menschenverstand nach dem Training mit 500 Milliarden Token von 54 % in der Anfangsphase auf 89 % anstieg, was auf menschenähnliche Fähigkeiten zur Wissensübertragung hinweist.

3. Feinabstimmung und Optimierung: Kompetenzaufbau der Lehramtsstudierenden entsprechend ihrer Eignung

In der Unterrichtsoptimierung wird das pädagogische Konzept „Begabungsgerechte Förderung der Schüler“ umgesetzt. Das technische Team hat einen vielfältigen Datensatz mit 12 Millionen Anweisungen erstellt, der 36 Bereiche abdeckt, darunter literarisches Schaffen, ethisches Denken, mathematische Berechnungen usw. Es wird eine schrittweise Lernstrategie angewendet, um zunächst grundlegende Konversationsfähigkeiten zu entwickeln und dann den Schwierigkeitsgrad komplexer Aufgaben schrittweise zu erhöhen, wodurch sich der ROUGE-L-Score des Modells bei der Beantwortung von Fragen in offenen Domänen um 27 % verbessert.

Die Werteausrichtung verkörpert das moralische Streben nach „Gewissen“. Durch bestärkendes Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF) erstellen wir ein moralisches Bewertungssystem mit 500.000 annotierten Daten. Beim Umgang mit sensiblen Themen zeigte das Modell eine vorsichtige Haltung des „Mäßigen Sprechens“ mit einer Ablehnungsrate schädlicher Inhalte von bis zu 98,6 %. Im Hinblick auf die kulturelle Anpassung haben wir ein Modul zur „kulturellen Wahrnehmung“ entwickelt, das es dem Modell ermöglichte, traditionelle Feste mit einer Genauigkeit von 92 % zu verstehen und damit den menschlichen Durchschnitt bei der Aufgabe der Analyse von Bildern in antiker Poesie zu übertreffen.

IV. Abschluss

Die Entwicklungsgeschichte von DeepSeek bestätigt den innovativen Ansatz: „Obwohl Zhou ein altes Land ist, besteht seine Mission darin, Reformen durchzuführen.“ In einer Zeit, in der die Anzahl der Modellparameter exponentiell wächst, müssen wir aus der traditionellen Kultur Weisheit schöpfen und ein künstliches Intelligenzsystem mit kulturellem Bewusstsein aufbauen. Zukünftige groß angelegte Modellschulungen sollten weiterhin den akademischen Geist des „umfassenden Lernens, Hinterfragens, sorgfältigen Denkens, klaren Urteilsvermögens und fleißigen Übens“ praktizieren, ein Gleichgewicht zwischen technologischer Innovation und kulturellem Erbe finden und durch die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine eine neue Ära intelligenter Zivilisation schaffen.