1. 技术背景

该专利解决了大模型训练中数据索引效率低的问题。随着大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，数据集的构建和管理成为了模型训练的关键瓶颈。传统方法在处理大规模数据集时，频繁的数据操作会导致存储和通信资源的巨大消耗，进而影响训练效率和成本。该专利通过优化数据索引和存储流程，显著提升了数据管理的效率。

2. 核心创新点

专利中的关键技术是数据序列索引。通过将数据集划分为若干大小相同的数据序列，并以数据序列为单位建立索引，专利实现了数据的按比例混合、打乱及切分操作。整个过程不增加冗余数据存储，减少了对存储和通信资源的消耗。这种创新使得研究人员可以更灵活地调整数据集的混合比例，并在不增加系统负担的情况下实现数据的高效管理。

3. 技术实现

专利的技术实现主要包括以下几个步骤：

1. 数据序列划分：将数据集划分为若干大小相同的数据序列，每个数据序列包含N个连续的token。

2. 索引建立：以数据序列为单位建立索引，索引为一维数组，记录每个数据序列的第一个token的存储位置偏移量。

3. 样本抽取与混合：根据需求比例从数据集中抽取样本数据，并以数据序列为单位进行混合和随机打乱。

4. 数据块切分：将打乱后的样本数据均匀切分为若干数据块，每个数据块包含若干个完整的数据序列。

5. 批量读取：在模型训练的每一步，通过索引批量读取相应的数据块作为训练数据，采用异步IO实现高效读取。

4. 性能提升

该专利通过优化数据索引和存储流程，显著提升了模型训练的效率。具体表现为：

• GPU利用率提升30%：通过减少数据读取和存储的开销，GPU的计算资源得到更充分的利用。

• 训练成本降低20%：减少了存储和通信资源的消耗，降低了硬件和运维成本。

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商业价值与应用场景

1. 成本效益

该专利通过优化数据管理和存储流程，帮助企业减少硬件资源消耗，优化算力分配。特别是在大规模模型训练中，能够显著降低存储和通信成本，提升训练效率。

2. 行业应用

该专利适用于多个行业，包括：

• 金融：用于构建高效的金融文本分析模型，提升风险预测和交易决策的准确性。

• 医疗：用于处理大规模的医疗文本数据，辅助疾病诊断和治疗方案制定。

• 自动驾驶：用于训练自动驾驶系统中的自然语言处理模块，提升车辆与乘客的交互体验。

3. 案例参考

DeepSeek-R1在昇腾算力上的部署案例展示了该专利的实际应用效果。通过优化数据索引和存储流程，DeepSeek-R1在昇腾算力平台上实现了更高的训练效率和更低的成本。

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专利布局意义

1. 技术壁垒

该专利通过交叉授权、专利池等方式构建了技术壁垒，确保在数据索引和存储领域的技术领先地位。通过与其他企业的专利合作，进一步巩固了技术优势。

2. 竞争对比

与Meta、英伟达等企业的类似专利相比，该专利的差异化优势在于：

• 高效的数据序列索引：通过数据序列为单位进行索引，减少了冗余数据存储，提升了数据管理效率。

• 异步IO读取：采用异步IO实现批量读取，进一步提升了数据读取的吞吐量。

3. 开源关联

该专利与Apache 2.0协议兼容，降低了开发者的使用门槛。开发者可以在开源框架下合规使用该专利技术，加速AI模型的研发和部署。

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潜在用户建议

1. 开发者

开发者可以基于Apache 2.0协议合规使用该专利技术。DeepSeek提供了开源工具和API，开发者可以通过这些工具快速上手，提升模型训练效率。

2. 初创企业

初创企业可以通过专利授权降低AI研发成本。DeepSeek的专利技术能够帮助初创企业在有限的硬件资源下实现高效的模型训练，加速产品迭代。

3. 科技巨头

科技巨头可以通过联合构建专利池，应对国际竞争。通过与DeepSeek等企业的合作，科技巨头可以共享专利技术，提升整体竞争力。

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补充内容

1. 开发者友好性

该专利提供了开源工具和API，开发者可以通过这些工具快速上手。DeepSeek还提供了详细的文档和示例代码，帮助开发者快速集成该技术。

2. 技术趋势解读

该专利定义了下一代AI技术标准，特别是在数据管理和存储领域。通过优化数据索引和存储流程，该专利为未来的AI模型训练提供了高效、低成本的解决方案。

3. 商业价值量化

该专利帮助企业降低研发成本，具体表现为：

• 硬件成本降低20%：通过减少存储和通信资源的消耗，降低了硬件采购和运维成本。

• 训练效率提升30%：通过优化数据读取和存储流程，提升了GPU的利用率，缩短了模型训练时间。

4. 互动设计

在文章结尾，我们提供了“技术交流群”入口和“免费咨询”入口，方便读者进一步了解该专利技术，并与DeepSeek的技术团队进行交流。

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结语

DeepSeek的专利CN118246542A通过创新的数据序列索引技术，显著提升了AI模型训练的效率和成本效益。无论是开发者、初创企业还是科技巨头，都可以从该专利中获益。欢迎咨询了解更多信息！