DeepSeek 通过结合严格的数据验证、强大的训练实践和持续监控来确保其 AI 模型的完整性。 该过程首先仔细地整理和预处理数据，以最大限度地减少噪声、偏差和不准确之处。 例如，数据集使用自动化工具进行清理，以检测重复项、异常值或标记错误的示例，并应用统计分析来识别可能扭曲模型行为的不平衡情况。 在一个案例中，DeepSeek 可能会使用聚类算法来标记文本语料库中的异常数据点，然后再训练语言模型，从而确保输入反映真实世界的场景，而不会产生意外的失真。
在模型开发过程中，DeepSeek 采用交叉验证、对抗性测试和可解释性分析等技术来验证性能和可靠性。 模型在数据的多个子集上进行训练，以评估一致性，并针对边缘情况（例如，模棱两可的用户查询或旨在触发不正确输出的对抗性输入）进行压力测试。 例如，视觉模型可能会使用包含遮挡或异常光照的图像进行测试，以验证其稳健性。 此外，像 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 这样的工具用于审计决策逻辑，确保预测与预期模式一致。 此步骤有助于发现过度拟合或意外依赖虚假相关性等问题。
部署后，通过版本控制、自动警报和迭代更新来维护完整性。 使用诸如预测漂移（检测输入数据分布的变化）和性能衰减（例如，随着时间的推移精度下降）等指标来监控生产中的模型。 如果出现异常（例如，由于新的输入类型导致的错误分类突然激增），系统会触发回滚到稳定的模型版本，同时测试更新。 访问控制和加密校验和还可以防止未经授权修改模型权重或管道。 例如，只有经过批准的工程师才能在代码审查后部署更改，并且模型二进制文件会被哈希处理，以确保它们与部署前测试的版本相匹配。 这种分层方法在适应性和防止降级或篡改的保障措施之间取得了平衡。