微调 DeepSeek 的 R1 模型，推荐的数据集大小通常在 **10,000 到 100,000 个示例** 之间，具体取决于任务的复杂性和所需的性能。 对于诸如文本分类或情感分析等简单的任务，较小的数据集（1 万到 3 万个示例）可能就足够了，而诸如代码生成或会话式 AI 等复杂的任务通常需要更大的数量（5 万到 10 万+ 个示例）。 R1 模型的架构专为高适应性而设计，它受益于足够的数据，以避免过度拟合并确保泛化。 但是，确切的大小取决于诸如数据质量、任务特异性和基础模型的预训练范围等因素。 例如，与通用用例相比，针对利基领域（例如，医学术语）的微调可能需要更多示例来涵盖罕见术语。
三个关键因素会影响数据集的要求：**任务复杂性**，**数据质量** 和 **模型容量**。 如果数据干净且具有代表性，则将产品评论分类为正面/负面类别等简单任务，可以使用 1 万到 2 万个带标签的示例来获得强大的结果。 相比之下，生成连贯的技术文档可能需要 5 万多个示例才能捕获特定领域的语言和结构。 数据质量也起着至关重要的作用：嘈杂或不平衡的数据集需要更大的尺寸才能进行补偿。 例如，在 3 万个高质量、多样化的对话中训练的聊天机器人可能胜过在 10 万个策划不佳的示例中训练的聊天机器人。 此外，R1 模型的架构（可能是一个大型 Transformer）需要足够的数据才能有效地微调其参数而无需记住模式。
实际上，开发人员应从基线数据集（例如，1 万个示例）开始，并根据验证性能迭代扩展。 诸如 **数据增强** （例如，释义文本）或 **迁移学习** （使用预训练的嵌入）等技术可以减少对海量数据集的依赖。 例如，为法律合同分析微调 R1 的开发人员可以从 15,000 个带注释的子句开始，然后通过更改子句措辞来添加合成示例。 监视诸如验证损失和 F1 分数之类的指标有助于确定是否需要更多数据。 如果性能趋于平稳，则将数据集增加 20-30％ 并重新训练通常会产生改进。 在数据有限的情况下，使用 R1 的基本功能进行少量学习或利用提示工程可能是可行的替代方案。 最终，平衡数据集大小与质量和任务需求是有效微调的关键。