DeepSeek 通过结合已建立的正则化技术和精心的数据及训练过程设计来管理微调期间的过拟合。当模型过于专门化于训练数据时，会发生过拟合，从而失去将其泛化到新输入的能力。为了防止这种情况，DeepSeek 采用 dropout、权重衰减和数据增强等方法。例如，将 dropout 层添加到神经网络中以在训练期间随机禁用一定比例的神经元，迫使模型依赖于不同的模式而不是记忆特定的示例。应用权重衰减（L2 正则化）来惩罚大的参数值，鼓励不太可能过拟合的更简单的模型。
另一个关键策略是调整训练过程本身。 DeepSeek 使用提前停止，一旦验证性能趋于稳定或开始下降，就会停止训练，从而防止模型过度优化训练集。此外，该框架通常应用渐进式微调——预训练基础模型使用较低的学习率，而特定于任务的层使用稍高的学习率。这平衡了保留预训练的一般知识与适应新数据。例如，当为法律文本等领域微调语言模型时，基础层可能会缓慢更新以保留语法理解，而顶层会更快地调整以学习法律术语。
数据处理也起着关键作用。 DeepSeek 确保训练数据的多样性和代表性，通常使用同义词替换或释义等技术来增强文本任务的数据集。对于结构化数据，可以使用噪声注入或特征洗牌。该框架还采用交叉验证，将数据分成多个训练/验证子集，以验证不同样本的一致性能。如果模型在训练集和验证集之间显示出显着的性能差距（例如，95% 的训练准确率但 70% 的验证准确率），DeepSeek 的管道会自动触发超参数调整或额外的正则化，以在最终部署之前解决这种不平衡。