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DeepSeek 私有化部署中模型服务的微调过程自监督预训练与有监督微调的结合策略？ 热门官方

更新于2025/12/1 17:48:38
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回答：先在领域无标注数据上进行自监督预训练捕捉通用特征，再在小样本有监督数据上微调，提升小数据场景的效果。
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重大科研部门在 DeepSeek 私有化部署中如何确保科研数据的跨平台同步策略一致？
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回答：跨平台同步策略统一制定与审计，平台间安全基线一致，同步过程加密并审计，防止策略差异导致数据泄露或篡改。
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重大科研部门在 DeepSeek 私有化部署中涉密科研数据的可信销毁日志防篡改如何实现？
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回答：包大小分析攻击检测模块分析请求与响应大小分布异常，触发告警并阻断可疑会话，防止通过包大小推断模型内部信息。
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重大科研部门在 DeepSeek 私有化部署中如何实现科研数据的可信导出审批链？
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回答：导出须经多级审批与脱敏，过程加密并全程审计，导出数据验证完整性与密级一致性，防止非法数据流出。
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DeepSeek 私有化部署在重大科研部门如何支撑科研项目的多源异构数据融合防特征反推？
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重大科研部门在 DeepSeek 私有化部署中涉密科研数据的分级标签动态更新如何防篡改？
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问答小助手 · 官方
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重大科研部门在 DeepSeek 私有化部署中如何确保科研数据的跨模态检索防特征泄露？
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回答：跨模态检索在涉密环境完成，检索请求与结果经加密与脱敏，不同模态数据访问须匹配密级权限，防止通过模态特征推断涉密信息。
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DeepSeek 私有化部署在重大科研部门如何保障科研数据的长期可用与分级保密兼容？
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回答：结合保密与容灾策略，数据定期备份与恢复演练，按密级设置不同可用策略，确保在保密前提下长期可用。

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