DeepSeek 通过积极的数据集管理、模型训练调整和严格的评估流程相结合来解决 AI 偏见问题。第一步是仔细构建训练数据集，以最大限度地减少固有的偏见。这包括从不同的人口统计和场景中获取数据，删除有偏差或不具代表性的样本，以及应用数据增强等技术来平衡代表性不足的群体。例如，在自然语言处理模型中，DeepSeek 可能会过度采样来自不同方言或文化的文本，以防止语言偏见。该团队还实施自动和手动检查，以标记潜在的偏见，例如图像数据集中性别或种族的不成比例的表示。这些步骤确保训练数据尽可能地反映现实世界的多样性。
在模型训练期间，DeepSeek 集成了公平性感知技术以减少偏差传播。一种方法是修改损失函数，以惩罚与种族或性别等敏感属性密切相关的预测。例如，面部识别模型可能会使用对抗性训练，其中辅助网络主动识别和纠正主模型输出中的偏差。此外，诸如重新加权（为代表性不足的数据点分配更高的重要性）等技术有助于平衡模型关注度。开发人员还可以采用正则化方法来阻止模型过度拟合数据中的有偏差模式。这些调整通常与框架无关，允许与 TensorFlow 或 PyTorch 等常用工具集成，而无需专门的基础架构。
训练后，DeepSeek 使用特定于偏见的指标和真实世界的测试进行系统评估。跟踪诸如人口统计均等性（比较不同群体的结果）和机会均等性（确保相似的真阳性率）等指标。例如，将测试招聘推荐模型在不同性别之间候选人选择率的差异。该团队还运行部署后的持续监控，使用 A/B 测试来比较用户子组之间的模型行为。反馈循环允许迭代更新——如果信用评分模型显示出对某些邮政编码的意外偏见，团队会使用附加数据或调整的参数对其进行重新训练。第三方伦理学家的外部审计和开源偏见评估工具进一步增强了责任感，使开发人员能够测试和调整模型以适应其特定用例。