DeepSeek 在数据筛选方面采用了一系列的技术和步骤，以确保用于训练模型的数据质量。以下是 DeepSeek 使用筛选数据的主要方法和步骤:
1. 数据源选择
DeepSeek 主要从 GitHub 平台获取原始数据，包括代码、Markdown 文件和其他文本资源。这有助于确保数据的多样性和质量。
2. 初步清洗与预处理
在获得初始数据集合后，DeepSeek 执行一系列初步清理操作。这些操作包括匿名化处理违反隐私政策的信息，以及剔除存在严重语法错误或结构混乱的内容。
3. 基于规则的过滤机制
DeepSeek 采用特定规则进一步精炼数据集。这个过程可能涉及识别并排除不满足一定条件的条目，如可读性和模块化的评估指标较低者。此外，还会利用依赖关系解析技术检测潜在问题，并采取措施加以修正或舍弃有问题的数据片段。
4. 防止重复项的技术手段
为了避免过度拟合现象的发生，DeepSeek 还会经历一次严格的去重环节。这里运用到了 n-gram 分析法，即当发现新加入的数据中有连续多个词组已经存在于现有库内时，则认为二者高度相似甚至相同而予以剔除。
以下是使用 n-gram 分析法进行数据去重的 Python 代码示例:
def filter_data(data_list, n_grams=5):
seen_ngrams = set()
filtered_data = []
for data in data_list:
tokens = tokenize(data) # 自定义分词函数
current_ngrams = [' '.join(tokens[i:i+n_grams]) for i in range(len(tokens)-n_grams+1)]
overlap = any(ngram in seen_ngrams for ngram in current_ngrams)
if not overlap:
filtered_data.append(data)
# 更新已见 n-gram
seen_ngrams.update(current_ngrams)
return filtered_data
通过这些步骤，DeepSeek 能够高效地筛选和利用数据，确保训练模型的数据质量和多样性。
