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大模型技术正通过一系列技术创新，让数据处理更智能、高效，且能更好地服务于模型能力提升。以 DeepSeek 为例，有如下三个环节
转载：4000字！深度解析 DeepSeek 的蒸馏技术（预先了解“蒸馏”）
1、数据标注：从 “人工主导” 到 “智能自动化”，解决传统标注效率低的痛点
传统数据工程中，数据标注（给数据贴标签，如给 “猫” 的图片标 “猫”）高度依赖人工，成本高、速度慢，且难以满足大模型对海量数据的需求。DeepSeek 通过 “自动化推理 + 数据生成技术” 打破这一局限：
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自动化推理：让模型通过逻辑推理自动生成标注（例如，模型通过学习 “狗有四条腿、有尾巴” 的特征，自动给符合特征的图片标 “狗”）；
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数据生成：模型直接生成带标注的数据（例如，生成 “用户问‘天气如何’→ 标签‘查询天气’” 的对话样本）。
这种模式将标注从 “人手动贴标签” 升级为 “机器自动生成 + 辅助标注”，大幅降低人工成本，同时提升标注规模（可快速生成百万级甚至千万级标注数据）。