DeepSeek 的 R1 模型的具体训练数据集大小尚未由开发者公开。虽然无法获得具体的数字，但最先进的语言模型的数据集规模通常为数千亿到数万亿个 token。例如，GPT-3 模型使用大约 3000 亿个 token 进行训练，而像 LLaMA-2 这样更大的开源项目使用了 2 万亿个 token。DeepSeek 的 R1 专为编码和通用任务而设计，可能遵循类似的缩放原则，平衡数据多样性和数量以优化性能。此类模型的训练数据通常包括网页、书籍、代码存储库和精选的技术文档，但确切的组合和大小仍属专有信息。
有几个因素会影响数据集大小的决策。首先，模型的目标用例发挥着作用。例如，像 R1 这样专注于编码的模型可能会优先考虑来自 GitHub、Stack Overflow 或文档等平台的数据，与通用模型相比，这可能需要较小但高度专业化的数据集。其次，数据质量和预处理会显着影响有效数据集的大小。过滤掉冗余、低质量或不相关的内容（例如，删除重复的代码片段或非英语文本）可以减少原始数据集的大小，同时提高训练效率。第三，计算约束和训练目标（例如，最大限度地缩短训练时间或硬件成本）可能会导致开发人员限制数据集大小，即使有更多数据可用。对于 R1，这些因素之间的平衡可能影响了最终数据集的选择。
即使没有确切的数字，开发人员也可以推断出一些实用的见解。大型模型通常需要 10-20 倍于其参数数量的数据集，以避免过度拟合。如果 R1 有 300 亿个参数，那么它的训练数据可能跨越 3000-6000 亿个 token。此外，数据集的组成也很重要：特定于代码的模型通常包括合成生成的数据（例如，算法问题或测试用例）以增强推理能力。对于那些复制类似项目的开发人员，从 The Stack（用于代码）等开放数据集开始，或者改进 Common Crawl 数据以获取通用文本，可以提供一个基线。虽然 DeepSeek 的具体细节尚未公开，但了解这些模式有助于开发人员估算资源需求，例如存储、预处理管道和用于处理 TB 级数据集的分布式训练基础设施。