DeepSeek 的 R1 模型采用了多种技术策略来最大限度地减少偏差，重点在于数据整理、训练调整和部署后监控。这些措施旨在减少有偏差的输出，同时保持模型的性能和开发人员的可用性。
首先，训练数据经过严格的预处理以解决表示不平衡的问题。数据集来自不同的来源，涵盖广泛的人口统计、文化和观点。诸如统计过滤器和毒性分类器之类的工具可以识别并删除公开偏见或有害的内容。例如，如果某些性别或种族群体在文本数据中被过度代表，则团队会应用分层抽样或合成数据增强来平衡表示。注释者遵循严格的指南以中立地标记数据，并且注释者间的一致性检查可确保一致性。这样可以降低模型从不平衡或有毒内容中继承偏差的风险。
在训练期间，该模型整合了公平感知技术。使用了对抗性去偏置，其中辅助网络惩罚主要模型，因为其做出的预测与种族或性别等敏感属性相关。此外，公平性约束被应用于损失函数，迫使模型在优化准确性的同时最大限度地减少不同亚组之间的差异。例如，在分类任务中，该模型可能会受到约束，以确保不同人口统计的相似错误率。诸如 dropout 或权重衰减之类的正则化方法也被用于防止过度拟合偏差模式。这些技术调整有助于模型更好地泛化并避免放大数据中的细微偏差。
训练后，使用特定于偏差的基准和现实世界监控来评估 R1 模型。诸如人口统计均等差异和平等机会得分之类的指标量化了亚组之间的公平性。该团队运行压力测试，测试提示旨在探测有偏差的行为，例如要求模型生成职业关联（例如，“护士”与“工程师”）并衡量倾斜的响应。部署后，用户反馈渠道允许开发人员标记有偏差的输出，并对其进行分析以识别模式。定期的模型更新包含新数据和重新训练周期，以解决新出现的问题。这种迭代过程可确保模型适应不断变化的社会规范和使用案例，同时保持技术可靠性。