DeepSeek 通过结合数据整理、偏见检测技术和持续评估来确保其 AI 模型的公平性。这个过程首先是仔细构建数据集以最大程度地减少固有偏见，然后在训练过程中进行算法调整，最后进行部署后监控以解决现实世界中的性能差距。这些步骤旨在减少模型在处理不同人口或上下文群体时出现的差异，同时保持对开发者和最终用户的实用性。
首先，DeepSeek 优先考虑多样化和有代表性的数据收集。例如，训练语言模型时，数据集来源于广泛的人口统计、地理和文化背景。通过统计分析识别代表性不足的群体——例如非母语英语使用者或地域方言——然后通过有针对性的数据收集或合成数据生成进行补充。在预处理过程中，使用加权或分层抽样等技术平衡不同群体的影响。对于图像识别模型，这可能涉及确保人脸识别训练数据中各种肤色的人脸有同等代表性。团队还通过数据表记录数据来源和潜在限制，帮助开发者了解模型的范围。
在模型开发过程中，DeepSeek 实施了注重公平性的训练协议。对抗性去偏技术会创建相互竞争的神经网络组件——一个专注于主要任务（例如，简历筛选），另一个则试图预测受保护的属性（例如，性别）。这迫使模型学习与有偏见的相关性无关的特征。对于分类任务，公平性指标（如均衡赔率）与准确性一起直接优化。例如，信用评分模型可能会被限制在不同收入阶层保持相似的误报率。团队使用 Fairlearn 和 IBM 的 AIF360 等开源工具来审计子群体之间的模型输出，将性能差异与预定义的阈值进行比较。
部署后，DeepSeek 通过持续监控和更新来维护公平性。基于 API 的模型记录预测模式以检测新出现的偏见——比如聊天机器人根据用户人口统计特征显示出持续不同的回复语气。开发者可以访问按用户群分列的评估报告，显示各部分的性能指标。当出现问题时，使用带有人类反馈的强化学习 (RLHF) 等技术进行迭代改进。例如，如果用户报告在某些编程语言中出现有偏见的编码建议，则会使用来自这些上下文的更多示例重新训练模型。团队还提供可解释性功能，例如 Transformer 模型中的注意力可视化，让开发者能够检查决策路径以发现潜在的偏见向量。定期的第三方审计和与领域专家的合作进一步验证了这些公平性措施。