如何基于DeepSeek搭建一套飞轮系统！

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AI应用的三大核心是：算力、算法、数据，对于做应用的公司来说，前两者往往不沾边，后续一定会有类似开放平台让我们使用，但什么是数据就很值得玩味了？

unsetunset什么是AI的优质数据unsetunset

所以，什么是数据，什么又是优质数据？

大模型的工作模式是输入输出：输入 -> Prompt -> 输出；

所谓Prompt其实就是我们对规则理解的文字化，比如之前我的合伙人想要做AI英语培训，其中的优质数据就是他这10多年的经验，这个经验是什么呢？

这个经验是理解学生问什么，然后给予他正确的英语反馈，如何给予学生正确的反馈，这就是该合伙人需要给我的优质数据，也就是AI英语训练需要的输入输出规则。

而该合伙人的“优质数据又是如何形成的呢？”

答案是基于10几年英语培训的总结整理，他需要深刻理解关于语言学习的五个部分：

1. 大量输入(输入材料的相关性和趣味性)
2. 输入正确(这是我们针对国情，特别加入的)
3. 输入可理解（i+1，在原本可理解的难度基础上加1）
4. 输出假设和及时反馈(自然语言环境重要方面)
5. 检索强化(我们特别加入的)

也正是大模型是一个新生事物，他所需要的优质数据/规则数据在以往时代大概率没有系统性的、完整性的存在。

因为不存在，所以存在机会，这里总结一下：所谓大模型的优质数据即是根据行业KnowHow形成的规则与匹配的数据集。

在AI时代，算力、算法与数据构成了AI应用的三大核心，而在这一过程中，优质数据的价值尤为突出，也是一般公司真正的着力点。

真正的优质数据不仅仅是原始信息的集合，而是通过行业经验和规则的沉淀，形成的精炼数据集。

这些数据集不仅需要准确地映射出输入与输出的规则，更要具备深刻的行业知识和细致的情境理解，意思是他要不重不漏的满足所有场景，少一个都不行！

正因如此，大模型所依赖的优质数据，是过去时代所未曾系统化存在的，它是行业Know-How的转化，是从模型跨域到应用的核心。

unsetunset如何平衡KnowHowunsetunset

如上所述，优质数据的整理多半需要跨领域融合，比如法律+技术。

那么如何低成本高效率的获取这些数据，并且能否自动化更新，自迭代似乎将变成一段时间的关键。

举个例子，如果以律师+程序员的方式要产出数据成本是很高的，因为好的律师会很高傲；他很难配合程序员的工作，而程序员要达到律师行业的KnowHow是需要大量的时间的。

根据之前的经验，想要非互联网从业者辛勤的劳动，其难度极高，所以这里必须有其他手段去处理这种矛盾，这里的核心有二：

1. 程序员群体必须有基本KnowHow；
2. 对行业专家（律师、医生）的使用方式要变；

那么什么是KnowHow，他可能分为三个部分：

1. 第一是知道怎么做；
2. 第二是知道找谁做；
3. 第三是知道好不好，这里的核心是评价；

所以，对行业精英的使用可以围绕评价展开，如此一来整个循环就能快速推动。

unsetunsetDeepSeek对数据的启示unsetunset

最后一个问题，谁来创造数据，根据近期研究的启示，我的观点是：AI产出数据，行业专家评价效果，根据效果优化数据，最终形成数据集+规则。

在构建AI应用时，数据的作用不可忽视，而构建优质数据的过程更像是一个飞轮系统，越推动越顺畅，越产生更多价值。

如何通过数据驱动飞轮的自我增强，进而达到系统自我优化，是大多数企业目前急需解决的问题。

以DeepSeek R1为例，我们看到其训练过程实际上融合了多种数据类型。

起初的冷启动阶段使用了少量的专家标注数据，但这并非是最终决定成败的关键，真正驱动模型进化的是后续的再生数据。

在这个过程中，强化学习通过自我探索、反复调整、逐步改进，形成了一个有效的反馈回路。正如我们在强化学习中所看到的，虽然每一步的推理可能有偏差，但通过数据自我校正，飞轮逐渐加速，最终达到优化结果。

这与传统的监督学习有所不同，传统的监督学习依赖于人为标注的数据，强调输入与标准答案之间的直接关系。

而在强化学习中，机器通过自主学习和数据再生，不断调整自己的策略，直到达到一个理想的输出。

在DeepSeek的案例中，这一过程并非一蹴而就，而是通过持续的推理与反馈，最终形成了一个自我增强的系统，逐步减少了过程中的偏差，提升了模型的准确性和深度。

但问题在于，如何平衡这一数据飞轮的启动和持续运转？

unsetunset飞轮系统的构想unsetunset

关键在于，如何从源头获取大量高质量的数据，并保证这些数据能够在飞轮系统中得到有效利用。

专家（比如律师）的标注数据虽然能够为模型提供初步的指引，但要让飞轮持续运转，数据的自动生成与自我修正尤为重要。

在这个过程中，技术和行业经验的融合尤为重要。程序员和行业专家的深度合作，是推动数据飞轮成功运转的关键。

然而，数据再生并非没有挑战。在实际操作中，我们可能面临数据偏离、结果偏差等问题。

此时，如何借助飞轮系统的自我校正能力，让数据更精准、反馈更及时，成为了至关重要的课题。

正如DeepSeek的经验所表明，虽然过程中存在不确定性，但通过飞轮系统的持续学习与反馈，最终能够达成预定目标，且这一过程是渐进式的。

其实，以上都不是问题，最大的问题是现在国内企业都是急迫的，都想尽快拿到成绩，在正确的道路走了一半，然后被叫停，可能才是真正的痛苦。

因此，搭建AI应用的飞轮系统首先要有定力，因为他有一定时间的滞后性。

这不仅仅是收集数据的过程，更是在不断优化数据生成、提升数据质量的循环中，推动整个系统的持续进化。

在这个过程中，飞轮系统的核心在于反馈机制和数据自我修正能力，最终将推动从源头到结果之间的每一步都更加高效、精准。

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数据飞轮系统的核心目标是通过数据驱动模型的自我进化，实现低成本、高效率的AI应用优化。其核心框架包括以下四个阶段：

1. 冷启动：人造数据的初始化
2. 再生数据生成：强化学习与自主探索
3. 结果监督与反馈：飞轮的驱动力
4. 规模化与自迭代：飞轮的加速器

冷启动

冷启动是飞轮系统的起点，目标是利用有限的人类标注数据，为模型提供基本的推理能力和可读性。

因为这里着眼点是数据一些同学听不懂，大白话一下就是：尽快产出你的AI应用，但要保证他能达到60分！

动作关键在于两点：

1. 行业Know-How：从行业专家（如教师、律师、医生等）中获取高质量的规则数据。
2. 规则与数据：利用公开的数学题、代码库、法律案例等结构化数据。
3. 人工标注：针对特定场景，组织小规模的人工标注团队，生成高质量的输入输出对。

其次行业专家与程序员团队的磨合也至关重要，这里一定要以技术为主推动合作，尽快做数据规则化：数据需要清晰地映射输入与输出的规则，便于模型理解和学习。

最终的输出物有二：

1. 一个具备基本推理能力的初始模型。
2. 一个高质量的小规模数据集，用于后续的强化学习。

冷启动的本质是通过一个MVP产品，快速进入市场并开始收集用户数据。这个MVP可以是一个AI律师、AI教师，或者其他垂直领域的AI应用。

再生数据生成

在冷启动之后，模型进入再生数据生成阶段，通过强化学习自主生成中间推理数据，逐步优化推理能力。

模型在推理过程中生成的中间步骤数据（如解题思路、法律逻辑）没有人类标注，完全由模型自主生成。

最后再对结果进行监督：以人类标准答案为依据，对模型的最终输出进行评价和校正。

技术技术实现方面有两个重点：

1. 强化学习（RL）：通过奖励机制引导模型生成更优的推理路径。
2. 自回归生成：利用Next Token Prediction等技术，逐步生成中间推理数据，并通过上下文进行概率校正。

过程中一定要保证数据的多样性，确保再生数据覆盖多种场景和问题类型，避免模型过拟合。

陷入局部最优不仅是人类的思维局限，在AI身上更容易出现。

这个过程最终的输出物有二：

1. 大量高质量的再生数据，用于进一步训练和优化模型。
2. 一个具备更强推理能力的中间模型。

结果监督与反馈

结果监督是飞轮系统的核心驱动力，通过人类标准答案对模型的输出进行评价和校正，确保再生数据的质量。

这也是对专家比较优化的方式，他不要求专家去思考，只需要用他的行业认知，以最终结果的正确性为评判标准，而非参与中间过程，这样效率会很高。

后续还需要将模型的输出与人类标准答案进行对比，生成反馈信号，用于调整模型，这里可能涉及到代码、规则的更改，是个漫长的过程。

其中，奖励模型与人类反馈强化学习是这个阶段的核心重点，如何通过他们循环往复的生成一个优化模型以及一个持续优化的反馈循环机制将是飞轮系统成败的关键。

最后强调一下，过程会很往复、漫长，失败多于成功，甚至一会失败、一会成功，没有一点定力，容易疯掉。

自迭代

规模化是飞轮系统的最终目标，通过不断扩大数据规模和模型深度，实现系统的自我迭代与进化。

这里因为飞轮系统已经验证成功，会因为大数据量的涌入，导致其10被乃至100倍的进化速度，至此其实已经成功了...

这里依旧会涉及一些迭代，比如会考虑数据如何更好的规模化，模型深度问题如何，但与之前相比已经是小Case了，这里不赘述了...

其他

上述方法论还是建立在要自训练模型的基础上，如果依赖现有模型（如OpenAI、DeepSeek等）的API和微调入口，依然可以构建数据飞轮系统。步骤如下：

1. 选择一个具体的垂直领域（比如法律或教育），解决用户最迫切的需求。
2. 利用现有工具的接口，快速搭建一个基础版本的应用，开始收集用户的输入和反馈。
3. 把用户的问题、工具的回复以及用户的评价都记录下来，整理成结构化的数据。
4. 利用平台提供的调整功能，基于用户反馈中的高质量数据，逐步改进工具的表现。
5. 通过用户的持续反馈和自动化数据处理，让工具不断自我优化，形成良性循环。

基于用户反馈驱动优化，建设数据飞轮实现自迭代，即使无法控制底层模型，也能通过API和微调实现高效AI应用。

unsetunset结语unsetunset

在AI的时代，数据是建立持续优势的关键。从优质数据的形成到飞轮系统的构建，每一步都需要耐心与定力。

后续大家会清晰，Prompt的调优只是冰山一角，真正的难点在于如何在海量数据中找到正确的路径并不断试错优化。

AI项目的成功，不仅取决于技术团队的能力，更依赖于对行业知识的深刻理解与跨界融合。

随着技术壁垒的逐步消解，企业之间的竞争焦点将从单一的功能竞争转向试错速度和资源的配置。

因此，尽快建立数据飞轮系统，确保数据的自我生成与自我修正，成为企业能够在激烈竞争中脱颖而出的核心竞争力。