前言
抱着好奇好学的心态，再次向DeepSeek发出提问，这次的问题是想了解大模型和各种类型数据的关系，这次试用了百度接入的DeepSeek-R1满血版，在问题中提到了流程图，DS能自动生成Mermaid语法格式的内容，复制内容到在线Mermaid流程工具即可生成流程图。另外，因为提问之前试用了生成图片的功能，DS回答问题自动对内容进行了格式化，至于美化效果只能说还行。整理以下问答内容，供大家参考学习（看晕了可直接跳到文末，有个搞笑版的，愉悦一下）：
附：在线生成流程图链接 https://mermaid.live/
正文
👨💻：请介绍训练DeepSeek的数据是如何存储和读取的，以数据流转的流程图进行辅助说明
🤖 数据流转全流程
以下流程基于公开技术资料及行业通用方案推测，以存储→读取→训练为核心链路：
🗂️ 存储阶段——四级分层架构
1.原始数据湖（冷存储）
存储内容：全网文本、学术论文、代码、多模态数据（未清洗）
技术方案：
跨区域对象存储（如阿里云OSS跨5地域备份）
区块链存证数据来源（Hyperledger记录爬取时间/版权信息）
2.预处理集群（热缓存）
核心操作：
去重：SimHash算法剔除90%+重复内容
敏感过滤：定制化NLP模型识别并标记政治/暴力/隐私内容
向量化：嵌入模型（如BERT变体）生成文本向量，存为FAISS索引
3.分层存储系统
4.反馈数据池
存储训练过程中自动识别的低质量数据（loss异常值），用于迭代优化数据清洗规则
⚡ 读取阶段——三级加速策略
1.智能预读取
根据训练进度预测未来10分钟需读取的数据块，提前加载至SSD缓存
动态调整缓存比例（如对话类数据训练时，缓存区扩大至40%）
2.零拷贝传输
使用RDMA（远程直接内存访问）技术，数据直达GPU显存，跳过CPU中转
3.异构兼容
自动转换多模态数据格式（文本→向量/图像→Tensor），匹配不同训练模块需求
🔍 2025技术亮点
量子加密传输：基于量子密钥分发的数据通道，防止中间人攻击
存算一体芯片：部分存储节点集成计算单元，实现近存储预处理（能耗降50%）
道德合规沙盒：独立存储区隔离争议性数据，仅授权伦理委员会可访问
📊 性能指标（模拟数据）
看到这里想必你也有点晕，让DS输出个通俗搞笑的版本，放松一下吧
轻松一刻
👨💻：请用通俗、幽默、简短的语言风格描述大模型通过各种类型数据训练的过程？
🤖 《大模型速成班：从AI弱鸡到糊弄学大师》
吃书成精
狂炫《新华字典》+《微博骂战大全》，学会用“栓Q”翻译《论语》
啃完10亿张猫片，画狗时自动加粉色肉垫（大数据の执着）
学渣黑化
偷师贴吧神贴，输出“重生之我在昆仑山养猪”
把甲方需求“五彩斑斓的黑”翻译成RGB(0,0,0)带七彩描边
反杀人类
用户让画“赛博朋克风LOGO”，直接生成会发光的垃圾袋
被逼写代码时摆烂：“亲，这边检测到您的需求属于量子态呢～”
终极奥义：
只要电管够，AI连《五年高考三年模拟》都能给你写成相声！ 🔋💥
（省流版字数：正文比这段话还少20字，但AI坚持要加括号挽尊）
